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20077419401162
- 在数字图像中虹膜位置的有效定位是虹膜识别的关键问题。用一种基于主动轮廓线模型的方法定位虹膜的位置，先用灰度投影法检测出瞳孔内的一点作为瞳孔的伪圆心，该圆心只要能落在瞳孔内部即可。然后以该伪圆心为中心，在其周围等角度间隔地取N个点作为初始的snake基准点，按照snake 的运行机制不断进化，直到虹膜的内边界为止。最后，计算进化后的snake形心和snake上的控制点与该形心的距离，取其平均值作为瞳孔的半径，动态轮廓模型的形心作为瞳孔的圆心，即可准确定位出虹膜内边界的位置。实验表明，与常见的定位方
eye_track0103
- 通过摄像头采集眼睛图像，实现瞳孔中心的定位于视线跟踪-Collected through the camera eye image, to achieve the pupil center position in the gaze tracking
snake
- 在数字图像中虹膜位置的有效定位是虹膜识别的关键问题。用一种基于主动轮廓线模型的方法定位虹膜的位置，先用灰度投影法检测出瞳孔内的一点作为瞳孔的伪圆心，该圆心只要能落在瞳孔内部即可。然后以该伪圆心为中心，在其周围等角度间隔地取N个点作为初始的snake基准点，按照snake 的运行机制不断进化，直到虹膜的内边界为止。最后，计算进化后的snake形心和snake上的控制点与该形心的距离，取其平均值作为瞳孔的半径，动态轮廓模型的形心作为瞳孔的圆心，即可准确定位出虹膜内边界的位置。实验表明，与常见的定位方
tmpOflearningOC
- 处理眼瞳孔识别，使用VC，opencv，等等。自己根据别人的源码修改使用的。-Treated eye iris recognition using VC, opencv, and so on. According to modify their use of other people' s source.
shuzijiance
- 目前在世界上，根据人体特征，主要有3个部分的图像识别： 1、指纹识别 2、瞳孔识别 3、面部识别 由于每个人的基因不同，使得每个人的指纹也不同，根据这一点，发展了很多识别的方法，如：比较、匹配、采样等。瞳孔识别同指纹识别类似，据美国科学家研究，每个人的瞳孔都是不一样的，这样在识别的时候，错误的概率就低了。 而面部识别，则难度较大，由于表现人面部的数据量十分庞大，另外，基因的不同只会使人面部数据库中的一部分不同，这时由于人眼的误差，在进行分辨时几乎辨别不出来。如双胞胎
tongkong
- 基于VS2010的简单的瞳孔检测程序，可以快速定位人的瞳孔，有助于初学者的学习！-This is the simper paragram to detect your pupil!
IRIS-Recognition-master
- 虹膜识别程序。只实现了其中一部分简单的部分。检测部分只能清晰的检测到瞳孔。特征提取也需完善。-Iris recognition procedures, using gabor filter. Still need to be improved.
Eye-Iris-Automatic-Detection-master
- iris recognitionhon虹膜识别系统欢迎一起学习探讨，检测眼睑和虹膜瞳孔-iris recognition
EyelidDetection
- 给定一幅眼部图像，定位瞳孔和眼睑位置，并在图中绘制出来。(Given an eye image, locate the pupil and eyelid position, and draw it in the graph)
Microlithography
- 用于duv光刻掩膜优化算法的模型，包含部分相干光照明，光刻胶分层模型，具体考虑了瞳孔放大系数，以及电磁波的畸变等因素。(The model for DUV photolithography optimization algorithm, including partially coherent light illumination and photoresist stratification model, takes into account the factor of pupil magnif
Measuring-eyebal
- 是用于检测瞳孔的python代码，只能检测单个(Python code for pupil detection)