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

Đề tài nhận dạng vân mạch máu lòng bàn tay dựa vào đặc trưng hướng đường vân cục bộ và đặc trưng sift cải tiến

75 13 0

Đang tải... (xem toàn văn)

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

THÔNG TIN TÀI LIỆU

Thông tin cơ bản

Tiêu đề Nhận Dạng Vân Mạch Máu Lòng Bàn Tay Dựa Vào Đặc Trưng Hướng Đường Vân Cục Bộ Và Đặc Trưng Sift Cải Tiến
Tác giả Phạm Thị Quỳnh, Trần Lê Hải Bình
Người hướng dẫn TS. Văn Thiên Hoàng, ThS. Võ Anh Tiến
Trường học Trường Đại Học Quốc Tế Sài Gòn
Chuyên ngành Công Nghệ Thông Tin
Thể loại Báo Cáo Nghiên Cứu Khoa Học
Năm xuất bản 2021
Thành phố TP. Hồ Chí Minh
Định dạng
Số trang 75
Dung lượng 1,27 MB

Nội dung

Ngày đăng: 22/11/2021, 10:56

HÌNH ẢNH LIÊN QUAN

Hình 1.1 Các đặc điểm sinh trắc học về cơ thể và hành vi. - Đề tài nhận dạng vân mạch máu lòng bàn tay dựa vào đặc trưng hướng đường vân cục bộ và đặc trưng sift cải tiến
Hình 1.1 Các đặc điểm sinh trắc học về cơ thể và hành vi (Trang 14)
Một hệ thống nhận dạng vân mạch máu lịng bàn tay điển hình bao gồm bốn - Đề tài nhận dạng vân mạch máu lòng bàn tay dựa vào đặc trưng hướng đường vân cục bộ và đặc trưng sift cải tiến
t hệ thống nhận dạng vân mạch máu lịng bàn tay điển hình bao gồm bốn (Trang 18)
khác nhau trong các vùng lịng bàn tay và hình thành hình ảnh kết cấu bề mặt da và - Đề tài nhận dạng vân mạch máu lòng bàn tay dựa vào đặc trưng hướng đường vân cục bộ và đặc trưng sift cải tiến
kh ác nhau trong các vùng lịng bàn tay và hình thành hình ảnh kết cấu bề mặt da và (Trang 19)
Hình 1.4 Sáu hình ảnh vân lịng bàn tay điển hình trong cơ sở dữ liệu - Đề tài nhận dạng vân mạch máu lòng bàn tay dựa vào đặc trưng hướng đường vân cục bộ và đặc trưng sift cải tiến
Hình 1.4 Sáu hình ảnh vân lịng bàn tay điển hình trong cơ sở dữ liệu (Trang 20)
kích thước của hình ảnh ROI 128 × 128. Phương pháp dựa trên việc rút trích tâm sử - Đề tài nhận dạng vân mạch máu lòng bàn tay dựa vào đặc trưng hướng đường vân cục bộ và đặc trưng sift cải tiến
k ích thước của hình ảnh ROI 128 × 128. Phương pháp dựa trên việc rút trích tâm sử (Trang 21)
Khơng cĩ giới hạn đối với vị trí xoay của lịng bàn tay khi thu thập hình ảnh, vì v ậy thực hiện hiệu chỉnh xoay hình ảnh lịng bàn tay trước khi ROI bị chặn - Đề tài nhận dạng vân mạch máu lòng bàn tay dựa vào đặc trưng hướng đường vân cục bộ và đặc trưng sift cải tiến
h ơng cĩ giới hạn đối với vị trí xoay của lịng bàn tay khi thu thập hình ảnh, vì v ậy thực hiện hiệu chỉnh xoay hình ảnh lịng bàn tay trước khi ROI bị chặn (Trang 23)
Hình 1.11 Hình ảnh ROI của vân mạch máu lịng bàn tay - Đề tài nhận dạng vân mạch máu lòng bàn tay dựa vào đặc trưng hướng đường vân cục bộ và đặc trưng sift cải tiến
Hình 1.11 Hình ảnh ROI của vân mạch máu lịng bàn tay (Trang 24)
Hình 1.9 Cắt hình ảnh ROI Hình 1.10 Hình ảnh ROI vân lịng bàn tay - Đề tài nhận dạng vân mạch máu lòng bàn tay dựa vào đặc trưng hướng đường vân cục bộ và đặc trưng sift cải tiến
Hình 1.9 Cắt hình ảnh ROI Hình 1.10 Hình ảnh ROI vân lịng bàn tay (Trang 24)
Hình 2.1 13x13 MFRAT theo 12 hướng, Điểm đỏ là tâm, các đường in đậm đi qua điểm tâm là các đường xác định được theo các hướng - Đề tài nhận dạng vân mạch máu lòng bàn tay dựa vào đặc trưng hướng đường vân cục bộ và đặc trưng sift cải tiến
Hình 2.1 13x13 MFRAT theo 12 hướng, Điểm đỏ là tâm, các đường in đậm đi qua điểm tâm là các đường xác định được theo các hướng (Trang 29)
lý ảnh, cũng làm ột kỹ thuật phân loại kết cấu bất biến xoay hiệu quả. Hình 2.1 minh h ọa tốn tửLBP cơ bản - Đề tài nhận dạng vân mạch máu lòng bàn tay dựa vào đặc trưng hướng đường vân cục bộ và đặc trưng sift cải tiến
l ý ảnh, cũng làm ột kỹ thuật phân loại kết cấu bất biến xoay hiệu quả. Hình 2.1 minh h ọa tốn tửLBP cơ bản (Trang 30)
Hình 2.3 Hoạt động LBP đối với các vùng lân cận trịn - Đề tài nhận dạng vân mạch máu lòng bàn tay dựa vào đặc trưng hướng đường vân cục bộ và đặc trưng sift cải tiến
Hình 2.3 Hoạt động LBP đối với các vùng lân cận trịn (Trang 31)
Hình 2.2 Phép đo kết cấu MLBP mơ tả các mối quan hệ khơng gian trong một dải và gi ữa các dải - Đề tài nhận dạng vân mạch máu lòng bàn tay dựa vào đặc trưng hướng đường vân cục bộ và đặc trưng sift cải tiến
Hình 2.2 Phép đo kết cấu MLBP mơ tả các mối quan hệ khơng gian trong một dải và gi ữa các dải (Trang 32)
Hình 2.1 36 mẫu bất biến xoay được tạo rab ởi phép tốn - Đề tài nhận dạng vân mạch máu lòng bàn tay dựa vào đặc trưng hướng đường vân cục bộ và đặc trưng sift cải tiến
Hình 2.1 36 mẫu bất biến xoay được tạo rab ởi phép tốn (Trang 32)
Hình 2.3 Sơ đồ phép tốn E– LBP4,4,3 - Đề tài nhận dạng vân mạch máu lòng bàn tay dựa vào đặc trưng hướng đường vân cục bộ và đặc trưng sift cải tiến
Hình 2.3 Sơ đồ phép tốn E– LBP4,4,3 (Trang 34)
Hình 2.5 Hình ảnh Gaussian liền về và sau mỗi quãng tám - Đề tài nhận dạng vân mạch máu lòng bàn tay dựa vào đặc trưng hướng đường vân cục bộ và đặc trưng sift cải tiến
Hình 2.5 Hình ảnh Gaussian liền về và sau mỗi quãng tám (Trang 41)
và dưới (xem Hình 2.8). Chỉ được chọn nếu điểm mẫu này lớn hơn hoặc nhỏ hơn tất c ảcác điểm lân cận - Đề tài nhận dạng vân mạch máu lòng bàn tay dựa vào đặc trưng hướng đường vân cục bộ và đặc trưng sift cải tiến
v à dưới (xem Hình 2.8). Chỉ được chọn nếu điểm mẫu này lớn hơn hoặc nhỏ hơn tất c ảcác điểm lân cận (Trang 42)
Hình 2.8 Dịng trên cùng trong biểu đồ hiển thị phần trăm các vị trí nổi bật được phát hi ện lặp lại trong một hình ảnh đã biến đổi dưới dạng một hàm làm mị n hình ảnh trước đĩ cho mức độđầu tiên của mỗi quãng tám - Đề tài nhận dạng vân mạch máu lòng bàn tay dựa vào đặc trưng hướng đường vân cục bộ và đặc trưng sift cải tiến
Hình 2.8 Dịng trên cùng trong biểu đồ hiển thị phần trăm các vị trí nổi bật được phát hi ện lặp lại trong một hình ảnh đã biến đổi dưới dạng một hàm làm mị n hình ảnh trước đĩ cho mức độđầu tiên của mỗi quãng tám (Trang 43)
Hình 2.7 Biểu đồ số điểm chính được phát hiện trong một hình ảnh điển hình dưới d ạng hàm của sốlượng mẫu tỉ lệ - Đề tài nhận dạng vân mạch máu lòng bàn tay dựa vào đặc trưng hướng đường vân cục bộ và đặc trưng sift cải tiến
Hình 2.7 Biểu đồ số điểm chính được phát hiện trong một hình ảnh điển hình dưới d ạng hàm của sốlượng mẫu tỉ lệ (Trang 43)
Hình 2.9 Cho thấy các giai đoạn lựa chọn điểm chính. - Đề tài nhận dạng vân mạch máu lòng bàn tay dựa vào đặc trưng hướng đường vân cục bộ và đặc trưng sift cải tiến
Hình 2.9 Cho thấy các giai đoạn lựa chọn điểm chính (Trang 47)
Hình 2.10 Dịng trên cùng trong biểu đồ hiển thị phần trăm các vị trí nổi bật và tỉ lệ được phát hiện lặp lại như một hàm của nhiễu pixel - Đề tài nhận dạng vân mạch máu lòng bàn tay dựa vào đặc trưng hướng đường vân cục bộ và đặc trưng sift cải tiến
Hình 2.10 Dịng trên cùng trong biểu đồ hiển thị phần trăm các vị trí nổi bật và tỉ lệ được phát hiện lặp lại như một hàm của nhiễu pixel (Trang 51)
Hình 2.11 Mảng bộ mơ tả 2x2 được tính tốn từ một tập hợp 8x8 mẫu. - Đề tài nhận dạng vân mạch máu lòng bàn tay dựa vào đặc trưng hướng đường vân cục bộ và đặc trưng sift cải tiến
Hình 2.11 Mảng bộ mơ tả 2x2 được tính tốn từ một tập hợp 8x8 mẫu (Trang 52)
Hình 2.14 cho thấy các kết quả thực nghiệm trong đĩ số lượng hướng và kích - Đề tài nhận dạng vân mạch máu lòng bàn tay dựa vào đặc trưng hướng đường vân cục bộ và đặc trưng sift cải tiến
Hình 2.14 cho thấy các kết quả thực nghiệm trong đĩ số lượng hướng và kích (Trang 54)
Hình 2.13 Biểu đồ này cho thấy phát hiện vị trí điểm chính ổn định, hướng và so kh ớp cuối cùng với cơ sở dữ liệu như một hàm biến dạng affine - Đề tài nhận dạng vân mạch máu lòng bàn tay dựa vào đặc trưng hướng đường vân cục bộ và đặc trưng sift cải tiến
Hình 2.13 Biểu đồ này cho thấy phát hiện vị trí điểm chính ổn định, hướng và so kh ớp cuối cùng với cơ sở dữ liệu như một hàm biến dạng affine (Trang 56)
hướng so khớp chính xác trong hình ảnh đã biến đổi, vì vậy chỉnh ững điểm này mới cĩ b ộ mơ tả phù hợp trong cơ sở dữ liệu - Đề tài nhận dạng vân mạch máu lòng bàn tay dựa vào đặc trưng hướng đường vân cục bộ và đặc trưng sift cải tiến
h ướng so khớp chính xác trong hình ảnh đã biến đổi, vì vậy chỉnh ững điểm này mới cĩ b ộ mơ tả phù hợp trong cơ sở dữ liệu (Trang 57)
Hình 2.15 Ở bên trái cách tiếp cận sử dụng SIFT; ở bên phải cách tiếp cận MSIFT trên vân lịng bàn tay khơng ti ếp xúc - Đề tài nhận dạng vân mạch máu lòng bàn tay dựa vào đặc trưng hướng đường vân cục bộ và đặc trưng sift cải tiến
Hình 2.15 Ở bên trái cách tiếp cận sử dụng SIFT; ở bên phải cách tiếp cận MSIFT trên vân lịng bàn tay khơng ti ếp xúc (Trang 58)
Hình 3.2 (a) Đặc trưng CS-LBP với 8 điểm lân cận và (b) Đặc trưng ECS-LBP với 16 kh ối lân cận (các khối bao gồm 4 điểm) - Đề tài nhận dạng vân mạch máu lòng bàn tay dựa vào đặc trưng hướng đường vân cục bộ và đặc trưng sift cải tiến
Hình 3.2 (a) Đặc trưng CS-LBP với 8 điểm lân cận và (b) Đặc trưng ECS-LBP với 16 kh ối lân cận (các khối bao gồm 4 điểm) (Trang 63)
bất biến đối với tỉ lệ hình ảnh, dịch và xoay [40]. Các đặc trưng này cĩ được bằng cách ch ọn các vị trí chính cực đại cục bộ và cực tiểu của sự khác biệt của hàm - Đề tài nhận dạng vân mạch máu lòng bàn tay dựa vào đặc trưng hướng đường vân cục bộ và đặc trưng sift cải tiến
b ất biến đối với tỉ lệ hình ảnh, dịch và xoay [40]. Các đặc trưng này cĩ được bằng cách ch ọn các vị trí chính cực đại cục bộ và cực tiểu của sự khác biệt của hàm (Trang 64)
Hình 3.4 (a), (e) Hình ảnh gốc của hai người khác nhau, (b), (f) CS-LBP, (c), (g) ECS- ECS-LBP, (d) So kh ớp giữa (b) và ( f), và (h) So khớp giữa (c) và (g) - Đề tài nhận dạng vân mạch máu lòng bàn tay dựa vào đặc trưng hướng đường vân cục bộ và đặc trưng sift cải tiến
Hình 3.4 (a), (e) Hình ảnh gốc của hai người khác nhau, (b), (f) CS-LBP, (c), (g) ECS- ECS-LBP, (d) So kh ớp giữa (b) và ( f), và (h) So khớp giữa (c) và (g) (Trang 65)
Dưới đây là một số hình ảnh vân mạch máu người trong cơ sở dữ liệu PUT - Đề tài nhận dạng vân mạch máu lòng bàn tay dựa vào đặc trưng hướng đường vân cục bộ và đặc trưng sift cải tiến
i đây là một số hình ảnh vân mạch máu người trong cơ sở dữ liệu PUT (Trang 66)
Bảng 4.2 Hiệu suất trung bình từ tay trái của PUT - Đề tài nhận dạng vân mạch máu lòng bàn tay dựa vào đặc trưng hướng đường vân cục bộ và đặc trưng sift cải tiến
Bảng 4.2 Hiệu suất trung bình từ tay trái của PUT (Trang 68)

TỪ KHÓA LIÊN QUAN

TÀI LIỆU CÙNG NGƯỜI DÙNG

TÀI LIỆU LIÊN QUAN

w