Ko‘zni rangli pardasini segmentatsiyalash
Ключевые слова:
ko‘zni rangli pardasini tanib olish, integro-differensial, grabber, ko‘z rangli pardasi kodiАннотация
Ko‘zning rangli pardasi orqali shaxsni identifikatsilashga qiziqarli va xozirgi kunda xavfsizlik soxasida keng foydalanib kelinmoqda. Ko‘zni rangli pardasi orqali shaxs indentifikatsiyasi aniq natijalar beradi. U yolg‘on ifodalarni qabul qilmaydi, shuning uchun xavfsizlik maqsadlariga mos keladi. Xozirgi kunda ko‘zning rangli pardasi orqali identifikatsiya bozorda mavjud bo‘lgan eng ishonchli va aniq biometriya texnologiyalaridir, shuningdek millionlab foydalanuvchilarga ega bo‘lgan, kengmasshtabli ilovalar ma’lumotlar bazasini qo‘llab quvvatlaydi. Daugman – birinchilardan bo‘lib ko‘zni rangli pardasi orqali shaxs indentifikatsiyalash algoritmini taqdim qildi. Algoritm ko‘zni rangli pardasi kodiga asoslangan. Ushbu usulda ko‘zning rangli pardasi markazi va diametri, shuningdek qorachig‘ini aniqlashda integro-differensial operatordardan foydalaniladi. So‘ngra dekart koordinatalaridan polyarga almashtirishda kerakli soxani to‘rtburchak ko‘rinishi yaratiladi. Ualds ko‘zni rangli pardasi teksturasini taxlili qilishga asoslangan usul taklif qildi.
Библиографические ссылки
Обухов В. А. и др. Методы распознавания и этапы обработки изображения //Ta'lim innovatsiyasi va integratsiyasi. – 2023. – Т. 7. – №. 1. – С. 40-44.
Bhawna chouhan Dr. (Mrs.) shailja shukla, “Iris Recognition System using canny edge detection for Biometric Identification”, International Journal of Engineering Science and Technology (IJEST)
Vignesh1, R. Rajendran2,” Performance and Analysis of Edge detection using FPGA Implementation R. Ponneela International Journal of Modern Engineering Research (IJMER)” ,Vol.2, Issue.2, Mar-Apr 2012 pp-552-554 ISSN: 2249-6645
Xamidov E. X. Models of object detection system in video streams on a mobile device //Евразийский журнал математической теории и компьютерных наук. – 2022. – Т. 2. – №. 3. – С. 21-26.
Daggu Venkateshwar Rao*,Shruti Patil, “Implementation and Evaluation of Image Processing Algorithms on Reconfigurable Architecture using C-based Hardware Descriptive Languages”, International Journal of Theoretical and Applied Computer Sciences Volume 1 Number 1 (2006) pp. 9–34(c) GBS Publishers and Distributors (India)
Prajwal Shetty, ”circle detection in images”, A Thesis Presented to the Faculty of San Diego State University
M. Z. Rashad, M. Y. Shams2, O. Nomir, and R. M. ElAwady, “Iris Recognition Based On Lbp And Combined Lvq Classifier” International Journal of Computer Science & Information Technology (IJCSIT) Vol 3, No 5, Oct 2011 DOI: 10.5121/ijcsit.2011.3506 67
Ruchin Singh, Sanjana Bajracharya , Saurab Rajkarnikar,” IRIS (IRIS Recognition & Identification System)”,A project report
Хамидов Э. Х. Глубокое обучение: понятие и применение //Молодой ученый. – 2020. – №. 37. – С. 8-11.
Кодиров Э. С. У., Халилов З. Ш. Возможности и преимущества искусственного интеллекта (ИИ) и логических вычислений //Universum: технические науки. – 2020. – №. 6-1 (75). – С. 18-21.
Дополнительные файлы
Опубликован
Как цитировать
Лицензия
Copyright (c) 2024 E. Xamidov, E. Qodirov
Это произведение доступно по лицензии Creative Commons «Attribution-NonCommercial-NoDerivatives» («Атрибуция — Некоммерческое использование — Без производных произведений») 4.0 Всемирная.
