Bøker av Aqeel Al-Hilali

I sistemi biometrici di riconoscimento dell'iride applicano tecniche di riconoscimento di modelli matematici alle immagini dell'iride degli occhi di un individuo. Questo sistema svolge un ruolo fondamentale nel nostro mondo, poiché le caratteristiche dell'iride non sono mai cambiate nel corso degli anni. È stata progettata un'architettura completa per il sistema di riconoscimento dell'iride e testata su un computer utilizzando l'interfaccia grafica utente (GUI) di Matlab. L'architettura del riconoscimento dell'iride è composta da segmentazione, normalizzazione, estrazione delle caratteristiche e corrispondenza. L'algoritmo utilizzato per la segmentazione è l'algoritmo canny edge detector e l'algoritmo Circle Hough Transform. L'algoritmo del cerchio di Bresenham è utilizzato per l'unwarping dell'iride. La Ridge Energy Direction (RED) è utilizzata per estrarre le caratteristiche dell'iride, mentre la Hamming Distance è impiegata per la corrispondenza tra le iridi. Il Field Programmable Gate Array (FPGA) viene utilizzato per ridurre il tempo di esecuzione dell'iride rispetto all'unità centrale di elaborazione (CPU). Per ridurre il tempo di esecuzione, viene utilizzato un metodo innovativo che prende un quarto della regione dell'iride per l'identificazione. Questo metodo innovativo dà zero errori di riconoscimento quando viene applicato alle immagini dell'occhio per due diversi database, noti come CASIA V1 e CASIA Interval.

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.

Os sistemas biométricos de reconhecimento da íris aplicam técnicas matemáticas de reconhecimento de padrões às imagens da íris dos olhos de um indivíduo. Desempenha um papel vital no nosso mundo porque as características da íris nunca mudaram com o passar dos anos. O sistema de reconhecimento da íris é totalmente concebido e testado num computador utilizando a interface gráfica do utilizador (GUI) em Matlab. O desenho da arquitetura do reconhecimento da íris consiste na segmentação, normalização, extração de características e correspondência. O algoritmo utilizado para a segmentação é o algoritmo de deteção de arestas canny e o algoritmo da transformada de Hough circular. O algoritmo Bresenham Circle Algorithm é utilizado para a remoção de distorções da íris. O algoritmo Ridge Energy Direction (RED) é utilizado para extrair as características da íris e a distância de Hamming é utilizada para fazer a correspondência entre íris. O Field Programmable Gate Array (FPGA) é utilizado para reduzir o tempo de execução da íris em comparação com a Unidade Central de Processamento (CPU). É utilizado um novo método para reduzir o tempo de execução, retirando um quarto da região da íris para identificação. Este novo método apresenta zero falhas no reconhecimento quando aplicado em imagens de olhos para duas bases de dados diferentes, conhecidas como CASIA V1 e CASIA Interval.

Les systèmes biométriques de reconnaissance de l'iris appliquent des techniques mathématiques de reconnaissance des formes aux images de l'iris des yeux d'un individu. Ils jouent un rôle essentiel dans notre monde car les caractéristiques de l'iris n'ont jamais changé au fil des ans. Une architecture complète a été conçue pour le système de reconnaissance de l'iris et testée sur un ordinateur à l'aide de l'interface utilisateur graphique (GUI) de Matlab. La conception de l'architecture de la reconnaissance de l'iris comprend la segmentation, la normalisation, l'extraction des caractéristiques et la mise en correspondance. L'algorithme utilisé pour la segmentation est l'algorithme du détecteur de bords de canny et l'algorithme de la transformation de Hough en cercle. L'algorithme du cercle de Bresenham est utilisé pour découper l'iris. L'algorithme Ridge Energy Direction (RED) est utilisé pour extraire les caractéristiques de l'iris, tandis que la distance de Hamming est utilisée pour la mise en correspondance des iris. Le Field Programmable Gate Array (FPGA) est utilisé pour réduire le temps d'exécution de l'iris par rapport à l'unité centrale de traitement (CPU). Une nouvelle méthode est utilisée pour réduire le temps d'exécution en prenant un quart de la région de l'iris pour l'identification. Cette nouvelle méthode ne présente aucun défaut de reconnaissance lorsqu'elle est appliquée à des images d'yeux pour deux bases de données différentes, CASIA V1 et CASIA Interval.