1. Trang chủ
  2. » Luận Văn - Báo Cáo

Đề tài nhận dạng vân lòng bàn tay sử dụng đặc trưng mã hướng phân biệt

72 8 0
Đề tài nhận dạng vân lòng bàn tay sử dụng đặc trưng mã hướng phân biệt

Đang tải... (xem toàn văn)

Tài liệu hạn chế xem trước, để xem đầy đủ mời bạn chọn Tải xuống

Thông tin tài liệu

Ngày đăng: 22/11/2021, 10:56

Xem thêm:

Hình ảnh liên quan

14 GDDM Gaussian defocus degradation model Mô hình suy giảm tiêu cự Gaussian - Đề tài nhận dạng vân lòng bàn tay sử dụng đặc trưng mã hướng phân biệt

14.

GDDM Gaussian defocus degradation model Mô hình suy giảm tiêu cự Gaussian Xem tại trang 4 của tài liệu.
17 LDP Local Directional Patterns Mô hình định hướng cục bộ - Đề tài nhận dạng vân lòng bàn tay sử dụng đặc trưng mã hướng phân biệt

17.

LDP Local Directional Patterns Mô hình định hướng cục bộ Xem tại trang 5 của tài liệu.
Hình 1.1 Các đặc trưng vân lòng bàn tay với độ phân giải cao và độ phân giải thấp [2] - Đề tài nhận dạng vân lòng bàn tay sử dụng đặc trưng mã hướng phân biệt

Hình 1.1.

Các đặc trưng vân lòng bàn tay với độ phân giải cao và độ phân giải thấp [2] Xem tại trang 15 của tài liệu.
1.3 Mô hình nhận dạng vân lòng bàn tay - Đề tài nhận dạng vân lòng bàn tay sử dụng đặc trưng mã hướng phân biệt

1.3.

Mô hình nhận dạng vân lòng bàn tay Xem tại trang 17 của tài liệu.
Hình 1.3 Hệ thống tọa độ - Đề tài nhận dạng vân lòng bàn tay sử dụng đặc trưng mã hướng phân biệt

Hình 1.3.

Hệ thống tọa độ Xem tại trang 19 của tài liệu.
Hình 1.4 Ảnh mô tả điểm tham chiếu đã được cắt - Đề tài nhận dạng vân lòng bàn tay sử dụng đặc trưng mã hướng phân biệt

Hình 1.4.

Ảnh mô tả điểm tham chiếu đã được cắt Xem tại trang 19 của tài liệu.
Hình 1.5 Ảnh sau khi được xoay 90 độ và nhận diện cạnh bàn tay - Đề tài nhận dạng vân lòng bàn tay sử dụng đặc trưng mã hướng phân biệt

Hình 1.5.

Ảnh sau khi được xoay 90 độ và nhận diện cạnh bàn tay Xem tại trang 20 của tài liệu.
Hình 1.6 Thay đổi khoảng cách ngang và dọc - Đề tài nhận dạng vân lòng bàn tay sử dụng đặc trưng mã hướng phân biệt

Hình 1.6.

Thay đổi khoảng cách ngang và dọc Xem tại trang 21 của tài liệu.
Hình 1.7 Sau khi lọc x '(p) bằng cửa sổ hình chữ nhật - Đề tài nhận dạng vân lòng bàn tay sử dụng đặc trưng mã hướng phân biệt

Hình 1.7.

Sau khi lọc x '(p) bằng cửa sổ hình chữ nhật Xem tại trang 22 của tài liệu.
Hình 1.8 Giá trị thô của điểm tham chiếu (màu đỏ) và điểm tham chiếu đã sửa (màu xanh) - Đề tài nhận dạng vân lòng bàn tay sử dụng đặc trưng mã hướng phân biệt

Hình 1.8.

Giá trị thô của điểm tham chiếu (màu đỏ) và điểm tham chiếu đã sửa (màu xanh) Xem tại trang 23 của tài liệu.
Hình 1.11 Điểm tham chiếu trên ảnh Palm trước khi xoay - Đề tài nhận dạng vân lòng bàn tay sử dụng đặc trưng mã hướng phân biệt

Hình 1.11.

Điểm tham chiếu trên ảnh Palm trước khi xoay Xem tại trang 25 của tài liệu.
Hình 1.10 Điểm tham chiếu trên cùng một hình ảnh vân lòng bàn tay đã cắt sau khi xoay - Đề tài nhận dạng vân lòng bàn tay sử dụng đặc trưng mã hướng phân biệt

Hình 1.10.

Điểm tham chiếu trên cùng một hình ảnh vân lòng bàn tay đã cắt sau khi xoay Xem tại trang 25 của tài liệu.
Hình 1.12 Điểm tham chiếu trên ảnh Palm sau khi xoay - Đề tài nhận dạng vân lòng bàn tay sử dụng đặc trưng mã hướng phân biệt

Hình 1.12.

Điểm tham chiếu trên ảnh Palm sau khi xoay Xem tại trang 26 của tài liệu.
Hình 1.14 Vùng được trích xuất cho hình ảnh vân lòng bàn tay - Đề tài nhận dạng vân lòng bàn tay sử dụng đặc trưng mã hướng phân biệt

Hình 1.14.

Vùng được trích xuất cho hình ảnh vân lòng bàn tay Xem tại trang 28 của tài liệu.
Hình 1.13 Hình ảnh vân lòng bàn tay mẫu - Đề tài nhận dạng vân lòng bàn tay sử dụng đặc trưng mã hướng phân biệt

Hình 1.13.

Hình ảnh vân lòng bàn tay mẫu Xem tại trang 28 của tài liệu.
Hình 2.1 (a) ảnh vân lòng bàn tay chất lượng thấp, (b) ảnh vân lòng bàn tay chất - Đề tài nhận dạng vân lòng bàn tay sử dụng đặc trưng mã hướng phân biệt

Hình 2.1.

(a) ảnh vân lòng bàn tay chất lượng thấp, (b) ảnh vân lòng bàn tay chất Xem tại trang 34 của tài liệu.
Hình 2.2 (a) Sơ đồ khối của GridLDA, (b) Chiến lược lấy mẫu lưới, (c) quá trình lấy mẫu lưới [25] - Đề tài nhận dạng vân lòng bàn tay sử dụng đặc trưng mã hướng phân biệt

Hình 2.2.

(a) Sơ đồ khối của GridLDA, (b) Chiến lược lấy mẫu lưới, (c) quá trình lấy mẫu lưới [25] Xem tại trang 35 của tài liệu.
Trong đó j =√−1, - Đề tài nhận dạng vân lòng bàn tay sử dụng đặc trưng mã hướng phân biệt

rong.

đó j =√−1, Xem tại trang 42 của tài liệu.
Hình 2.5 Vị trí đáp ứng cạnh với 8 hướng (bên trái) và vị trí bit nhị phân LDP (bên phải). - Đề tài nhận dạng vân lòng bàn tay sử dụng đặc trưng mã hướng phân biệt

Hình 2.5.

Vị trí đáp ứng cạnh với 8 hướng (bên trái) và vị trí bit nhị phân LDP (bên phải) Xem tại trang 43 của tài liệu.
Hình 2.7 Các bộ phận thực của ba bộ lọc Gabor theo các hướng hướng 00, 150, 300, 450,600, 750, 900; 1050, 1200, 1350, 1500 và 1650 - Đề tài nhận dạng vân lòng bàn tay sử dụng đặc trưng mã hướng phân biệt

Hình 2.7.

Các bộ phận thực của ba bộ lọc Gabor theo các hướng hướng 00, 150, 300, 450,600, 750, 900; 1050, 1200, 1350, 1500 và 1650 Xem tại trang 44 của tài liệu.
Hình 2.8 Một ví dụ về mô tả LLDP - Đề tài nhận dạng vân lòng bàn tay sử dụng đặc trưng mã hướng phân biệt

Hình 2.8.

Một ví dụ về mô tả LLDP Xem tại trang 44 của tài liệu.
Hình 2.11 Phân phối DPN của hình ảnh palmprint. (a), (b) và (c) lần lượt là các bản phân phối DPN trên cơ sở dữ liệu PolyU, IITD và GPDS - Đề tài nhận dạng vân lòng bàn tay sử dụng đặc trưng mã hướng phân biệt

Hình 2.11.

Phân phối DPN của hình ảnh palmprint. (a), (b) và (c) lần lượt là các bản phân phối DPN trên cơ sở dữ liệu PolyU, IITD và GPDS Xem tại trang 50 của tài liệu.
Hình 3.2 Kết quả của LLDP với chiến lượ c2 và (2D) 2LDA: (a) hình ảnh palmprint gốc, (b) hình ảnh LLDP, (d1) - (d5), (e1 - e5) một số hình ảnh được dựng lại của hình ảnh LLDP với (c1) - Đề tài nhận dạng vân lòng bàn tay sử dụng đặc trưng mã hướng phân biệt

Hình 3.2.

Kết quả của LLDP với chiến lượ c2 và (2D) 2LDA: (a) hình ảnh palmprint gốc, (b) hình ảnh LLDP, (d1) - (d5), (e1 - e5) một số hình ảnh được dựng lại của hình ảnh LLDP với (c1) Xem tại trang 58 của tài liệu.
Fig. 3. Kết quả của LLDP với chiến lượ c3 và (2D) 2LDA: (a) hình ảnh palmprint gốc, (b) hình ảnh LLDP, (d1) - (d5), (e1 - e5) một số hình ảnh được dựng lại của hình ảnh LLDP với (c1) - (c5) q = 10, 15, 20, 25, 50 và d = 64, (d1) - (d5) d = 64, q = 10, 15 - Đề tài nhận dạng vân lòng bàn tay sử dụng đặc trưng mã hướng phân biệt

ig..

3. Kết quả của LLDP với chiến lượ c3 và (2D) 2LDA: (a) hình ảnh palmprint gốc, (b) hình ảnh LLDP, (d1) - (d5), (e1 - e5) một số hình ảnh được dựng lại của hình ảnh LLDP với (c1) - (c5) q = 10, 15, 20, 25, 50 và d = 64, (d1) - (d5) d = 64, q = 10, 15 Xem tại trang 58 của tài liệu.
Hình 4.2 Hình ảnh minh họa vân lòng bàn tay với các thuật toán liên quan và thuật toán đề xuất với cơ sở dữ liệu PolyU - Đề tài nhận dạng vân lòng bàn tay sử dụng đặc trưng mã hướng phân biệt

Hình 4.2.

Hình ảnh minh họa vân lòng bàn tay với các thuật toán liên quan và thuật toán đề xuất với cơ sở dữ liệu PolyU Xem tại trang 61 của tài liệu.
Bảng 4.2 DLLDR chiến lượ c2 thực nghiệm trên hai cơ sở dữ liệu PolyU - Đề tài nhận dạng vân lòng bàn tay sử dụng đặc trưng mã hướng phân biệt

Bảng 4.2.

DLLDR chiến lượ c2 thực nghiệm trên hai cơ sở dữ liệu PolyU Xem tại trang 63 của tài liệu.
Bảng 4.1 Các thông số của cơ sở dữ liệu trong các thí nghiệm - Đề tài nhận dạng vân lòng bàn tay sử dụng đặc trưng mã hướng phân biệt

Bảng 4.1.

Các thông số của cơ sở dữ liệu trong các thí nghiệm Xem tại trang 63 của tài liệu.
Bảng 4.4 DLLDR chiến lượ c2 thực nghiệm trên hai cơ sở dữ liệu PolyU - Đề tài nhận dạng vân lòng bàn tay sử dụng đặc trưng mã hướng phân biệt

Bảng 4.4.

DLLDR chiến lượ c2 thực nghiệm trên hai cơ sở dữ liệu PolyU Xem tại trang 64 của tài liệu.
Bảng 4.8 Xếp hạng các phương pháp nhận dạng liên quan so với phương pháp đề xuất - Đề tài nhận dạng vân lòng bàn tay sử dụng đặc trưng mã hướng phân biệt

Bảng 4.8.

Xếp hạng các phương pháp nhận dạng liên quan so với phương pháp đề xuất Xem tại trang 66 của tài liệu.

Tài liệu cùng người dùng

  • Đang cập nhật ...

Tài liệu liên quan