دانلود تحقیق تشخیص عنبیه با استفاده از خصایص wavelet

اختصاصی از حامی فایل دانلود تحقیق تشخیص عنبیه با استفاده از خصایص wavelet دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .

Biometric Features

برای تشخیص هر فرد می توان از روش های زیر استفاده نمود.
چهره
اثر انگشت
دست خط
صدا
برخی از اینها ممکن است در طول زندگی تغییر کنند.

عنبیه:

یک عضو داخلی که از خارج قابل رویت است.
دارای ویژگی های منحصر به فرد برای هر شخص است.
اثر باقی مانده در طول حیات یک شخص است که تغییر نمی‌کند
برخلاف اثر انگشت، خصایص عنبیه بسیار دقیق و نامرتب است

فهرست:

مقدمه
اطلاعات عمومی
روش
مقایسه
یک نمونه
منابع

شامل 33 اسلاید powerpoint

دانلود مقاله تشخیص خودکار عنبیه به کمک بعد فرکتال و شبکه عصبی MLP

اختصاصی از حامی فایل دانلود مقاله تشخیص خودکار عنبیه به کمک بعد فرکتال و شبکه عصبی MLP دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .

مشخصات این فایل
عنوان: تشخیص خودکار عنبیه به کمک بعد فرکتال و شبکه عصبی MLP
فرمت فایل:word(قابل ویرایش)
تعداد صفحات:39

این مقاله در مورد تشخیص خودکار عنبیه به کمک بعد فرکتال و شبکه عصبی MLP می باشد.

 

بخشی از تیترها به همراه مختصری از توضیحات مقاله تشخیص خودکار عنبیه به کمک بعد فرکتال و شبکه عصبی MLP

مقدمه
امروزه به علت اهمیت روز افزون اطلاعات و تمایل افراد به امنیت بیشتر اطلاعات مخصوصا در Internet، ابزارهای قدیمی مانند استفاده از Password به تنهایی جوابگو و قابل اعتماد نمی‌باشد، خصوصاً با ایجاد تجارت الکترونیک و خرید و فروش اینترنتی مسئله امنیت نه تنها برای شرکتها و بانکها بلکه برای عموم افراد مهم شده است. بنابرین متخصصین به دنبال راه‌هایی مطمئن‌تر می‌گردند یکی از موفق‌ترین راه های یافته شده استفاده از علم بیومتریک(Biometric) است.[1,2,3] که با یکی از معرفترین آنها یعنی اثر انگشت از دیر باز آشنا هستیم. خطوطی که بر روی سرانگشتان همه انسانها نقش بسته از دیر باز مورد توجه همه بوده است، این خطوط نقشهای مختلفی دارند، یکی از این وظایف ایجاد اصطکاک بین سر انگشتان و اشیاء متفاوت...(ادامه دارد)

- خصوصیات عنبیه چشم انسان :
یک عضو داخلی بدن انسان که از خارج قابل رویت است و دارای ویژگی های منحصر به فرد برای هر شخص است. به طوری که هرگز دو نفر با عنبیه یکسان پیدا نمی‌شود و جزو اثر باقی مانده در طول حیات یک شخص است که در سنین مختلف از بدو تولد تا پیری تغییر نمی‌کند و برخلاف اثر انگشت، خصایص عنبیه بسیار دقیق و پیچیده‌تر است و شامل الگوی بافتی یکسان است و آنقدر پیچیده است که بعنوان یک مشخصه زیست سنجی قوی مورد استفاده قرار می‌گیرد.[5]
خصوصیات عنبیه چشم نشان می‌دهد که احتمال پیدا کردن دو فرد با الگوی عنبیه یکسان صفر است و در مقایسه با دیگر مشخصه‌های زیست سنجی مانند دست و انگشت نگاری الگوهای...(ادامه دارد)

گرفتن تصویر:
الگوى به کار رفته در عنبیه هر شخصى منحصر به فرد است. این الگو در چشمان راست و چپ یک شخص نیز یکسان نیست. شاید تصور شود که استفاده از فناوری اسکن عنبیه برای ورود به مکانی حفاظت شده در آینده عملی می شود اما در حقیقت این فناوری هم اکنون سیستم امنیتی بسیاری از اماکن سری مهم دنیا را تشکیل می دهد. در قلب این سیستم یک (CCD Charge Coupled Device) عناصر میکرو الکترونیکی که نور را به...(ادامه دارد)

الف. موقعیت مردمک :
می‌دانیم که عنبیه و مردمک شکل‌های دایره‌ای دارند و لبه‌ها مرز آنها را مشخص می‌کند که به شکل یک منحنی بسته وصل است.
هر نقطه داخل مردمک شناسایی شده، بعنوان نقطه مناسبی از پروسجر برای استخراج عنبیه تا مرزهای مردمک می‌تواند انتخاب شود. برای پیدا کردن موقعیت مناسب مردمک ما جستجو می‌کنیم یک قسمت یا نقطه...(ادامه دارد)

بخشی از فهرست مطالب مقاله تشخیص خودکار عنبیه به کمک بعد فرکتال و شبکه عصبی MLP

چکیده
1. مقدمه
2- بررسیها
2.2- آثار پیشین :
تحلیل و تشخیص
3.1- گرفتن تصویر:
الف. موقعیت مردمک
3.2.2- واحد نرمال سازی تصاویر عنبیه :
3.2.3- واحد بهبود تصاویر عنبیه
الف. فیلتر بالاگذر:
3.3- استخراج خصوصیات :
3.3.1- شرح برنامه
...(ادامه دارد)

پایان نامه ارشد برق تایید هویت با استفاده از تصاویر عنبیه

اختصاصی از حامی فایل پایان نامه ارشد برق تایید هویت با استفاده از تصاویر عنبیه دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .

چکیده 1
مقدمه 3
فصل اول: مروری بر بیومتری
-1 مقدمه 5 -1
-2 علم بیومتریک 5 -1
-3 مروری بر تاریخچه بیومتریک 6 -1
-4 مزایا و معایب سیستمهای بیومتریکی رایج 10 -1
-5 مقایسه روشهای بیومتریک 11 -1
-6 شناسایی بر اساس ویژگیهای عنبیه 12 -1
-7 تاریخچ ه شناسایی بر اساس عنبیه 13 -1
-8 اجزای سیستم عنبیهنگاری 16 -1
-9 سیستم تصویربرداری 17 -1
18 Collarette -10 مکانیابی مرز -1
فصل دوم: مکان یابی ،جدا سازی یا تقطیع عنبیه
-1 مقدمه 20 -2
-2 جدا سازی عنبیه 21 -2
21 Daugman -1-2 تقطیع عنبیه به روش -2
برای جدا سازی عنبیه 23 Li Ma -2-2 روش -2
24 Sanchez-Avila -3-2 روش -2
-4-2 الگوریتم وایلدز 25 -2
-5-2 مزایا و معایب روش های مختلف جدا سازی عنبیه 27 -2
-3 مقدمه ای بر نرمال سازی 28 -2
-4 نرمال سازی تصویر عنبیه 28 -2
29 Daugman -1 مدل صفحه لاستیکی -4 -2
-2 روش دایره های مجازی 30 -4 -2
-5 بهبود تصاویر عنبیه 31 -2
-1 روش اول برای بهبود تصاویر عنبیه 31 -5 -2
-2 روش دوم برای بهبود تصاویر عنبیه 32 -5 -2
-6 جمع بندی 33 -2
-1 مقدمه 35 -3
-2 روش های مختلف استخراج ویژگی های عنبیه 35 -3
-1 استخراج ویژگی ها با استفاده از موجک گابور 37 -2 -3
-2 آنالیز متغیرهای محلی 38 -2 -3
چند مقیاسی 40 (zero-crossing) -3 استخراج ویژگی های عنبیه با نقاط عبور از صفر -2 -3
-3 مروری بر الگوریتم های تطابق 41 -3
-1 فاصله همینگ 41 -3 -3
-2 فاصله وزن دار اقلیدسی 42 -3 -3
-3 همبستگی نرمالیزه شده 43 -3 -3
-4 تفکیک کننده خطی فیشر 43 -3 -3
-5 خلاصه ای از روش های دیگر 44 -3 -3
-4 نحوه ثبت نام سیستم 45 -3
-5 معرفی خطاها 46 -3
46 False Acceptance Rate(FAR) -1 نرخ پذیرش اشتباه -5 -3
47 False Rejection Rate(FRR) -2 نرخ ردی اشتباه -5 -3
47 False Match Rate(FMR) -3 نرخ تطبیق اشتباه -5 -3
48 False Non Match Rate(FNMR) -4 نرخ عدم تطبیق اشتباه -5 -3
-6 جمع بندی 48 -3
-1 روش استفاده شده برای جداسازی عنبیه 50 -4
50 canny -2 لبه یاب -4
-2 تبدیل هاف 51 -1 -4
3 - روش ارائه شده برای جداکردن پلک ها 54 -1 -4
-4 روش ارائه شده در پ برای جداسازی ناحیهعنبیه 55 -1 -4
-2 روش پیاده سازی شده برای نرمال سازی 56 -4
-1 فرآیند نگاشت در عمل 57 -2 -4
-3 روشی برای ارتقاء تصویر عنبیه 58 -4
-4 تبدیل موجک یک بعدی پیوسته 60 -4
-1 تبدیل موجک گسسته یک بعدی 60 -4 -4
-2 تبدیل موجک دوبعدی پیوسته 61 -4 -4
-3 تبدیل موجک دو بعدی گسسته برای استخراج ویژگی های عنبیه 62 -4 -4
77 ridgelet -5 تبدیل -4
71 curvelet 6 تبدیل -4
7 - روش اعمال شده جهت تطابق 73 -4
8 - چرخش تصاویر 73 -4
-9 جمع بندی 75 -4
فصل پنجم: نتایج 77
-1 مقدمه 78 -5
-2 سیستم شناسایی عنبیه 78 -5
-3 نحوه انجام شبیه سازی ها 80 -5
-1 پایگاه داده ها 80 -3 -5
80 CASIA -2 پایگاه داده های -3 -5
-4 تقطیع عنبیه 81 -5
-5 مقایسه با روش های موجود 85 -5
-6 جمع بندی و نتیجه گیری 86 -5
-7 پیشنهاد برای کارهای آینده 87 -5
مراجع 91

تایید هویت با استفاده از تصاویر عنبیه

اختصاصی از حامی فایل تایید هویت با استفاده از تصاویر عنبیه دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .

چکیده 1
مقدمه 3
فصل اول: مروری بر بیومتری
-1 مقدمه 5 -1
-2 علم بیومتریک 5 -1
-3 مروری بر تاریخچه بیومتریک 6 -1
-4 مزایا و معایب سیستمهای بیومتریکی رایج 10 -1
-5 مقایسه روشهای بیومتریک 11 -1
-6 شناسایی بر اساس ویژگیهای عنبیه 12 -1
-7 تاریخچ ه شناسایی بر اساس عنبیه 13 -1
-8 اجزای سیستم عنبیهنگاری 16 -1
-9 سیستم تصویربرداری 17 -1
18 Collarette -10 مکانیابی مرز -1
فصل دوم: مکان یابی ،جدا سازی یا تقطیع عنبیه
-1 مقدمه 20 -2
-2 جدا سازی عنبیه 21 -2
21 Daugman -1-2 تقطیع عنبیه به روش -2
برای جدا سازی عنبیه 23 Li Ma -2-2 روش -2
24 Sanchez-Avila -3-2 روش -2
-4-2 الگوریتم وایلدز 25 -2
-5-2 مزایا و معایب روش های مختلف جدا سازی عنبیه 27 -2
-3 مقدمه ای بر نرمال سازی 28 -2
-4 نرمال سازی تصویر عنبیه 28 -2
29 Daugman -1 مدل صفحه لاستیکی -4 -2
-2 روش دایره های مجازی 30 -4 -2
-5 بهبود تصاویر عنبیه 31 -2
-1 روش اول برای بهبود تصاویر عنبیه 31 -5 -2
-2 روش دوم برای بهبود تصاویر عنبیه 32 -5 -2
-6 جمع بندی 33 -2
-1 مقدمه 35 -3
-2 روش های مختلف استخراج ویژگی های عنبیه 35 -3
-1 استخراج ویژگی ها با استفاده از موجک گابور 37 -2 -3
-2 آنالیز متغیرهای محلی 38 -2 -3
چند مقیاسی 40 (zero-crossing) -3 استخراج ویژگی های عنبیه با نقاط عبور از صفر -2 -3
-3 مروری بر الگوریتم های تطابق 41 -3
-1 فاصله همینگ 41 -3 -3
-2 فاصله وزن دار اقلیدسی 42 -3 -3
-3 همبستگی نرمالیزه شده 43 -3 -3
-4 تفکیک کننده خطی فیشر 43 -3 -3
-5 خلاصه ای از روش های دیگر 44 -3 -3
-4 نحوه ثبت نام سیستم 45 -3
-5 معرفی خطاها 46 -3
46 False Acceptance Rate(FAR) -1 نرخ پذیرش اشتباه -5 -3
47 False Rejection Rate(FRR) -2 نرخ ردی اشتباه -5 -3
47 False Match Rate(FMR) -3 نرخ تطبیق اشتباه -5 -3
48 False Non Match Rate(FNMR) -4 نرخ عدم تطبیق اشتباه -5 -3
-6 جمع بندی 48 -3
-1 روش استفاده شده برای جداسازی عنبیه 50 -4
50 canny -2 لبه یاب -4
-2 تبدیل هاف 51 -1 -4
3 - روش ارائه شده برای جداکردن پلک ها 54 -1 -4
-4 روش ارائه شده در پ برای جداسازی ناحیهعنبیه 55 -1 -4
-2 روش پیاده سازی شده برای نرمال سازی 56 -4
-1 فرآیند نگاشت در عمل 57 -2 -4
-3 روشی برای ارتقاء تصویر عنبیه 58 -4
-4 تبدیل موجک یک بعدی پیوسته 60 -4
-1 تبدیل موجک گسسته یک بعدی 60 -4 -4
-2 تبدیل موجک دوبعدی پیوسته 61 -4 -4
-3 تبدیل موجک دو بعدی گسسته برای استخراج ویژگی های عنبیه 62 -4 -4
77 ridgelet -5 تبدیل -4
71 curvelet 6 تبدیل -4
7 - روش اعمال شده جهت تطابق 73 -4
8 - چرخش تصاویر 73 -4
-9 جمع بندی 75 -4
فصل پنجم: نتایج 77
-1 مقدمه 78 -5
-2 سیستم شناسایی عنبیه 78 -5
-3 نحوه انجام شبیه سازی ها 80 -5
-1 پایگاه داده ها 80 -3 -5
80 CASIA -2 پایگاه داده های -3 -5
-4 تقطیع عنبیه 81 -5
-5 مقایسه با روش های موجود 85 -5
-6 جمع بندی و نتیجه گیری 86 -5
-7 پیشنهاد برای کارهای آینده 87 -5
مراجع 91