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tongkong
- 提供大家有关瞳孔识别的文献，非常好噢！对搞人脸识别者非常有用，有兴趣的下载吧-provide an identification of the pupil's literature, very good Oh! Face recognition of those who engage in very useful, interested download it
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
mySnake-2
- 在数字图像处理中虹膜位置的有效定位是虹膜识别的关键为题。文中的方法速度快、精确高。而且，对瞳孔初始的伪圆心要求不高，鲁棒性更强。
mySnake-2
- 基于动态轮廓模型的虹膜定位，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，与常见的定位方法相比，文中的方法速度快、精度高，而且，对瞳孔初始的伪圆心要求不高，鲁棒性更强
Segmentation
- 虹膜识别的内外边缘图像分割，包括瞳孔的分离，还有外边界的分离
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- 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
airimg
- 人眼虹膜识别的图像预处理，包括边缘检测，虹膜定位等，可以实现瞳孔的精定位
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
mySnake-2
- 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
mySnake-2
- 基于动态轮廓模型的虹膜定位.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
face
- 图像识别，包括人脸识别和虹膜识别，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。-Image recognition, including face recognition and iris recognition, iris position in the digital image of the iris recognition and effective po
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
image-recognition-
- 图像识别的MATLAB代码，包括人脸识别和虹膜识别，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。-Matlab source code of image recognition, including face recognition and iris recognition, iris position in the digital image in an eff
haodongxi
- 人眼虹膜识别的图像预处理，包括边缘检测，虹膜定位等，可以实现瞳孔的精定位-Recognition of human iris image preprocessing, including edge detection, such as iris, pupil of the fine positioning can be achieved
Iris_Recognition_Matlab
- 基于模式匹配和区域分割的瞳孔识别算法，自带测试图片库。-Region segmentation based on pattern matching and pupil recognition algorithm, has a test gallery.
Eye_tracking
- 瞳孔识别和眼睛中心定位，可以允许，附带测试图片(Pupil recognition and eye center positioning can be allowed to come with test pictures)
ITU GazeTracker.v2.0b-64bit
- 能够实现对人眼视线的实时跟踪，并对鼠标运动做出指示(It can realize the real-time tracking of the human eye line and give instructions to the movement of the mouse)
新建文件夹
- 基于opencv实现人脸检测用hough变化实现瞳孔识别(Pupil recognition using Hough changes)
人脸识别_Demo_SDK
- 1. 人脸检测的高正确率，误检，漏检很少，支持多脸（max=32）。 平面旋转高达 60 度，并带鼻，嘴定位，及眼镜判断等功能。 2. 支持双目(双摄像头)/多目的 3D 维度识别,增加了人脸的特征集,再次提高识别精度,并有效防止照片通过。 3. 人脸识别的高精度，向用户推荐的识别阀值不仅能适应光线环境的变化，具备满足实际应用的识别正确率。带 眼镜或头发挡住眉毛都行。（但黑粗边眼镜的识别率相对低些，即在较好的识别环境下，黑粗边眼镜仍是 OK 的，只要看得清眼球，就对识别率没有任何影响） 4. 在