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虹膜和瞳孔的检测,使用MATLAB技术。

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简介:
通过运用MATLAB软件,对虹膜图像进行检测,并着重处理了图像中噪声区域的修复与完善。

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客服
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  • MATLAB
    优质
    本项目采用MATLAB软件实现虹膜与瞳孔的自动检测技术,结合图像处理算法识别眼部特征,为生物认证提供高效准确的数据支持。 利用MATLAB进行虹膜检测,包括处理噪声区域的inpainting。
  • MATLAB识别
    优质
    本项目利用MATLAB平台开发虹膜和瞳孔识别系统,结合图像处理技术,实现高精度生物特征识别,适用于安全认证、用户身份验证等领域。 在使用MATLAB进行瞳孔虹膜识别时,可以通过区域生长函数regiongrowing来提取感兴趣区域,并利用LM椭圆拟合算法计算出半径。这种方法结合了图像处理中的两种重要技术,能够高效准确地完成瞳孔与虹膜的定位和尺寸测量任务。
  • 使PyTorchU2Net进行眼球分割
    优质
    本研究采用PyTorch框架下的U2Net模型,专注于高效准确地实现眼球中虹膜与瞳孔区域的自动分割。通过深度学习技术优化眼部特征识别,为生物认证等领域提供精确的数据支持。 资源包含235张训练用数据,已标注眼球、虹膜和瞳仁的位置,并提供了u2net和u2netp的预训练模型。安装依赖后可以直接运行脚本获取生成的结果。如果有不明白的地方,请参考个人博客中的使用指南。如果在获取资源后无法执行,请联系我寻求帮助。
  • 基于MATLAB识别-pupilimg01.fig
    优质
    本项目利用MATLAB开发实现了一套瞳孔和虹膜自动识别系统,通过图像处理技术精准定位并分析眼部特征。关键代码及结果展示于文件pupilimg01.fig中。 经过长时间的努力,我终于在MATLAB上实现了瞳孔提取的功能。接下来我希望进一步实现虹膜的提取,并欢迎有兴趣的朋友一起探讨这个话题。
  • 识别】利形态学进行MATLAB代码.zip
    优质
    本资源提供了一套基于MATLAB的虹膜识别系统代码,采用形态学方法处理和分析虹膜图像。适合研究与学习使用。 基于形态学实现虹膜检测的MATLAB源码(zip文件)
  • 人物智能
    优质
    人物瞳孔智能测距技术是一种先进的生物识别和测量方法,通过分析人眼瞳孔来精确计算个体间的距离,广泛应用于安全监控、虚拟现实及增强现实领域。 通过输入图像可以自动测量瞳孔间的像素值。经过多次测试后发现效果良好。
  • 【图像】利Combined Separability Filter进行鼻Matlab代码.md
    优质
    本Markdown文档提供了一套基于Combined Separability Filter技术的Matlab代码,专门用于实现精确的人脸特征(包括鼻孔和瞳孔)检测。该方法结合了高效的图像处理算法,以增强面部关键点识别的准确性和速度。此资源适合计算机视觉领域的研究人员和技术开发者参考使用。 基于Combined Separability Filter实现鼻孔和瞳孔检测的matlab源码。
  • 识别:运遗传算法MATLAB生物特征识别代码- MATLAB项目开发
    优质
    本项目利用遗传算法优化虹膜图像处理,并采用MATLAB实现高效准确的虹膜生物特征识别。通过结合遗传算法与现代编程工具,提供了一种创新的身份验证解决方案。 开始运行 GuiMain 功能选择图像:读取输入图像。 将选择的图像添加到数据库:输入的图像将被添加至数据库,并用于训练。 虹膜识别:进行虹膜匹配。 使用预先计算的过滤器处理选定的输入图像。 GA 优化:使用遗传算法(GA)优化特征提取过程。 删除数据库:从当前目录中删除数据库。
  • 量:于前置处理数据R包
    优质
    瞳孔测量是一款专为R语言设计的数据分析工具包,专注于前置处理瞳孔研究中的数据。该包提供了一系列高效且易于使用的函数,帮助研究人员快速、准确地清理和准备瞳孔追踪实验产生的大量数据,为进一步的数据分析奠定坚实基础。 瞳孔测量R包可预处理学生数据 该软件包包含了用于不同预处理步骤的各种功能,包括去闪烁、插值、平滑和基线校正。 这些预处理步骤基于文献中常用的方法,并受到了以下方法建议的影响: 马修(Mathôt,S.),法比乌斯(Fabius),J.,范·休斯登(Van Heusden)和S. 安全合理的预处理及瞳孔大小数据的基线校正。 行为研究方法,50(1),94-106。 该软件包的主要目的是提供: 1) 瞳孔测定研究人员易于执行预处理步骤 2) 选择使用哪种预处理方法和参数的灵活性 安装说明如下: 可以通过devtools :: install_github命令进行安装。 眼动仪支持方面,原始数据文件的格式和组织将取决于所使用的EyeTracker类型。 pupil_read()函数可以导入“混乱”的原始数据文件,并且其输出具有标准列名和值。
  • 基于OpenCVC++程序
    优质
    本项目为一个使用C++编程语言和OpenCV库开发的瞳孔检测软件。通过图像处理技术精准定位人眼中的瞳孔位置,在人脸识别与跟踪领域具有广泛应用价值。 使用QT和OpenCV实现瞳孔检测,并基于笔记本自带的摄像头进行操作。后续可以自行添加更多功能。