Segmentation précise de l'image de l'iris
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Un système biométrique permet l'identification automatique d'un individu sur la base d'une caractéristique unique qu'il possède. La reconnaissance de l'iris est considérée comme le système d'identification biométrique le plus fiable et le plus précis qui soit. De nombreuses études se concentrent sur la reconnaissance de l'iris. Cependant, plusieurs résultats négatifs peuvent apparaître sur les images d'iris acquises dans des environnements moins contraignants. Ce travail vise à améliorer les performances du processus de segmentation dans les systèmes de reconnaissance de l'iris...
Un système biométrique permet l'identification automatique d'un individu sur la base d'une caractéristique unique qu'il possède. La reconnaissance de l'iris est considérée comme le système d'identification biométrique le plus fiable et le plus précis qui soit. De nombreuses études se concentrent sur la reconnaissance de l'iris. Cependant, plusieurs résultats négatifs peuvent apparaître sur les images d'iris acquises dans des environnements moins contraignants. Ce travail vise à améliorer les performances du processus de segmentation dans les systèmes de reconnaissance de l'iris afin d'augmenter la précision globale. Le système de reconnaissance de l'iris se compose de plusieurs étapes après l'acquisition de l'image de l'iris, la segmentation, la normalisation, l'extraction de caractéristiques et la correspondance. Tout d'abord, l'étape de segmentation comprend plusieurs étapes : prétraitement, modèle TV tronqué, détection des bords, détermination des coordonnées du centre et du rayon de la pupille et de l'iris, suppression du bruit et détection des paupières. Deuxièmement, l'étape de normalisation utilise le modèle de la feuille de caoutchouc de Daugman pour la normalisation des images de l'iris. Troisièmement, l'extraction des caractéristiques à l'aide de la méthode du Local Binary Pattern (LBP) et du Chunked Encoding, et enfin, le processus de correspondance à l'aide de la distance de Hamming.
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