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Algorithms for Efficient Segmentation of Non-ideal Iris Images: Optimization Based Segmentation Techniques For Iris Recognition System
Idioma: Inglés
Publicado por LAP LAMBERT Academic Publishing, 2024
ISBN 10: 6207997123 ISBN 13: 9786207997121
Librería: Ria Christie Collections, Uxbridge, Reino Unido
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 66,84
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Algorithms for Efficient Segmentation of Non-ideal Iris Images: Optimization Based Segmentation Techniques For Iris Recognition System
Idioma: Inglés
Publicado por LAP LAMBERT Academic Publishing, 2024
ISBN 10: 6207997123 ISBN 13: 9786207997121
Librería: Books Puddle, New York, NY, Estados Unidos de America
Calificación del vendedor: 4 de 5 estrellas
EUR 97,10
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Se envía dentro de Estados Unidos de AmericaCantidad disponible: 4 disponibles
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Algorithms for Efficient Segmentation of Non-ideal Iris Images | Optimization Based Segmentation Techniques For Iris Recognition System
Idioma: Inglés
Publicado por LAP LAMBERT Academic Publishing, 2024
ISBN 10: 6207997123 ISBN 13: 9786207997121
Librería: preigu, Osnabrück, Alemania
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
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Añadir al carritoTaschenbuch. Condición: Neu. Algorithms for Efficient Segmentation of Non-ideal Iris Images | Optimization Based Segmentation Techniques For Iris Recognition System | Satish Rapaka (u. a.) | Taschenbuch | Englisch | 2024 | LAP LAMBERT Academic Publishing | EAN 9786207997121 | Verantwortliche Person für die EU: preigu GmbH & Co. KG, Lengericher Landstr. 19, 49078 Osnabrück, mail[at]preigu[dot]de | Anbieter: preigu.
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Algorithms for Efficient Segmentation of Non-ideal Iris Images
Idioma: Inglés
Publicado por KS Omniscriptum Publishing, 2024
ISBN 10: 6207997123 ISBN 13: 9786207997121
Librería: PBShop.store US, Wood Dale, IL, Estados Unidos de America
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
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Añadir al carritoPAP. Condición: New. New Book. Shipped from UK. THIS BOOK IS PRINTED ON DEMAND. Established seller since 2000.
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Algorithms for Efficient Segmentation of Non-ideal Iris Images
Idioma: Inglés
Publicado por KS Omniscriptum Publishing, 2024
ISBN 10: 6207997123 ISBN 13: 9786207997121
Librería: PBShop.store UK, Fairford, GLOS, Reino Unido
Calificación del vendedor: 4 de 5 estrellas
EUR 69,07
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Algorithms for Efficient Segmentation of Non-ideal Iris Images
Idioma: Inglés
Publicado por LAP LAMBERT Academic Publishing Jul 2024, 2024
ISBN 10: 6207997123 ISBN 13: 9786207997121
Librería: BuchWeltWeit Ludwig Meier e.K., Bergisch Gladbach, Alemania
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 68,90
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Añadir al carritoTaschenbuch. Condición: Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware 140 pp. Englisch.
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Algorithms for Efficient Segmentation of Non-ideal Iris Images: Optimization Based Segmentation Techniques For Iris Recognition System
Idioma: Inglés
Publicado por LAP LAMBERT Academic Publishing, 2024
ISBN 10: 6207997123 ISBN 13: 9786207997121
Librería: Majestic Books, Hounslow, Reino Unido
Calificación del vendedor: 4 de 5 estrellas
EUR 96,51
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Añadir al carritoCondición: New. Print on Demand.
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Algorithms for Efficient Segmentation of Non-ideal Iris Images: Optimization Based Segmentation Techniques For Iris Recognition System
Idioma: Inglés
Publicado por LAP LAMBERT Academic Publishing, 2024
ISBN 10: 6207997123 ISBN 13: 9786207997121
Librería: Biblios, Frankfurt am main, HESSE, Alemania
Calificación del vendedor: 4 de 5 estrellas
EUR 98,43
Envío por EUR 9,95
Se envía de Alemania a Estados Unidos de AmericaCantidad disponible: 4 disponibles
Añadir al carritoCondición: New. PRINT ON DEMAND.
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Algorithms for Efficient Segmentation of Non-ideal Iris Images
Idioma: Inglés
Publicado por LAP LAMBERT Academic Publishing Jul 2024, 2024
ISBN 10: 6207997123 ISBN 13: 9786207997121
Librería: buchversandmimpf2000, Emtmannsberg, BAYE, Alemania
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
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Añadir al carritoTaschenbuch. Condición: Neu. This item is printed on demand - Print on Demand Titel. Neuware -Among the biometric technologies available, the iris biometric technology is the most accurate modality, because iris complex random patterns are unique and stable, they do not change throughout a person's lifetime. The Iris recognition is based on the fact that the human iris contains unique features and even genetically identical individuals have entirely independent iris textures. Iris segmentation is an essential step because the actual discriminating information will be present within the iris patterns. Therefore, it is plausible that the initial step in implementing an iris recognition system is separating the iris from irrelevant parts of an eye image, which are of no importance. A pre- segmentation using Otsu's multilevel thresholding and variants of fuzzy c-means (FCM) based on IPSO (improved PSO) and IDSA (improved differential search algorithm) has not been investigated in the literature. The recognition accuracy is affected by noise artefacts that are included during the capturing of iris images. This encourages to effective implementation and accurate pre-segmentation in the recognition framework.VDM Verlag, Dudweiler Landstraße 99, 66123 Saarbrücken 140 pp. Englisch.
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Algorithms for Efficient Segmentation of Non-ideal Iris Images : Optimization Based Segmentation Techniques For Iris Recognition System
Idioma: Inglés
Publicado por LAP LAMBERT Academic Publishing, 2024
ISBN 10: 6207997123 ISBN 13: 9786207997121
Librería: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, Alemania
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 69,73
Envío por EUR 61,14
Se envía de Alemania a Estados Unidos de AmericaCantidad disponible: 1 disponibles
Añadir al carritoTaschenbuch. Condición: Neu. nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - Among the biometric technologies available, the iris biometric technology is the most accurate modality, because iris complex random patterns are unique and stable, they do not change throughout a person's lifetime. The Iris recognition is based on the fact that the human iris contains unique features and even genetically identical individuals have entirely independent iris textures. Iris segmentation is an essential step because the actual discriminating information will be present within the iris patterns. Therefore, it is plausible that the initial step in implementing an iris recognition system is separating the iris from irrelevant parts of an eye image, which are of no importance. A pre- segmentation using Otsu's multilevel thresholding and variants of fuzzy c-means (FCM) based on IPSO (improved PSO) and IDSA (improved differential search algorithm) has not been investigated in the literature. The recognition accuracy is affected by noise artefacts that are included during the capturing of iris images. This encourages to effective implementation and accurate pre-segmentation in the recognition framework.
