L
luigirosa
Guest
http://www.advancedsourcecode.com/gairispro.zip
URL de téléchargement:
http://www.advancedsourcecode.com/gairispro.zip
Nous avons développé une méthode de reconnaissance de l'iris basé sur des algorithmes génétiques (AG) pour l'extraction de caractéristiques optimales.L'iris de classification schémas précis est devenue une question difficile en raison du grand nombre de caractéristiques de texture extraits d'une image de l'iris avec relativement un petit nombre d'échantillons par sujet.La fonction de schémas de sélection traditionnelles comme l'analyse en composantes principales, analyse en composantes indépendantes, etc décomposition singulière valeur exigent nombre suffisant d'échantillons par sujet pour sélectionner la séquence la plus représentatives, mais il n'est pas toujours réaliste d'accumuler un grand nombre d'échantillons en raison de certains problèmes de sécurité.Nous proposons GA pour améliorer la sélection par filtrage fonctionnalité optimale.
Luigi Rosa
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Nous avons développé une méthode de reconnaissance de l'iris basé sur des algorithmes génétiques (AG) pour l'extraction de caractéristiques optimales.L'iris de classification schémas précis est devenue une question difficile en raison du grand nombre de caractéristiques de texture extraits d'une image de l'iris avec relativement un petit nombre d'échantillons par sujet.La fonction de schémas de sélection traditionnelles comme l'analyse en composantes principales, analyse en composantes indépendantes, etc décomposition singulière valeur exigent nombre suffisant d'échantillons par sujet pour sélectionner la séquence la plus représentatives, mais il n'est pas toujours réaliste d'accumuler un grand nombre d'échantillons en raison de certains problèmes de sécurité.Nous proposons GA pour améliorer la sélection par filtrage fonctionnalité optimale.
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