FPGA-basierte Iris-Erkennung in Echtzeit
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Biometrische Systeme zur Iriserkennung wenden mathematische Mustererkennungstechniken auf Bilder der Iris der Augen einer Person an. Sie spielt eine wichtige Rolle in unserer Welt, da sich die Merkmale der Iris im Laufe der Jahre nicht verändert haben. Es wird ein vollständiger Architekturentwurf für ein Iriserkennungssystem erstellt und auf einem Computer mit einer grafischen Benutzeroberfläche (GUI) in Matlab getestet. Der Architekturentwurf für die Iriserkennung besteht aus Segmentierung, Normalisierung, Merkmalsextraktion und Abgleich. Der für die Segmentierung verwendete Algorithmus...
Biometrische Systeme zur Iriserkennung wenden mathematische Mustererkennungstechniken auf Bilder der Iris der Augen einer Person an. Sie spielt eine wichtige Rolle in unserer Welt, da sich die Merkmale der Iris im Laufe der Jahre nicht verändert haben. Es wird ein vollständiger Architekturentwurf für ein Iriserkennungssystem erstellt und auf einem Computer mit einer grafischen Benutzeroberfläche (GUI) in Matlab getestet. Der Architekturentwurf für die Iriserkennung besteht aus Segmentierung, Normalisierung, Merkmalsextraktion und Abgleich. Der für die Segmentierung verwendete Algorithmus ist der Canny Edge Detector Algorithmus und der Circle Hough Transform Algorithmus. Der Bresenham-Kreis-Algorithmus wird für die Entzerrung der Iris verwendet. Die Ridge Energy Direction (RED) wird zur Extraktion der Iris-Merkmale verwendet, die Hamming-Distanz wird für den Abgleich zwischen den Iris verwendet. Field Programmable Gate Array (FPGA) wird verwendet, um die Ausführungszeit der Iris im Vergleich zur Central Processing Unit (CPU) zu reduzieren. Eine neuartige Methode wird verwendet, um die Ausführungszeit zu reduzieren, indem ein Viertel der Irisregion für die Identifizierung verwendet wird. Diese neuartige Methode führt zu null Fehlern bei der Erkennung, wenn sie auf Augenbilder für zwei verschiedene Datenbanken angewendet wird, die als CASIA V1 und CASIA Interval bekannt sind.
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