| Titre : |
Study of iris recognition using human visual system based methods |
| Type de document : |
document électronique |
| Auteurs : |
Mahmoud Bennefissa, Auteur ; Latifa Hamami, Directeur de thèse ; Allam née Chergui Fatima Zohra, Directeur de thèse |
| Editeur : |
[S.l.] : [s.n.] |
| Année de publication : |
2024 |
| Importance : |
1 fichier PDF (2 Mo) |
| Présentation : |
ill. |
| Note générale : |
Mode d'accès : accès au texte intégral par intranet.
Mémoire de Projet de Fin d’Études : Electronique : Alger, École Nationale Polytechnique : 2024
Bibliogr. p. 105 - 111 |
| Langues : |
Anglais (eng) |
| Mots-clés : |
Iris recognition
Human visual system
Image processing
Gabor filters
FPGA
Feature extraction |
| Index. décimale : |
PN01324 |
| Résumé : |
Iris recognition using methods inspired by the human visual system represents a cutting-edge approach in biometric identification. By analyzing key stages such as detection, normalization, feature extraction, and classification, this study demonstrates how techniques like edge detection, Gabor filters, and wavelet transforms can significantly enhance recognition accuracy and robustness. Additionally, the exploration of FPGA technology provides a pathway for efficient hardware implementation. The findings contribute to advancing iris recognition systems by integrating theoretical frameworks with practical applications. |
Study of iris recognition using human visual system based methods [document électronique] / Mahmoud Bennefissa, Auteur ; Latifa Hamami, Directeur de thèse ; Allam née Chergui Fatima Zohra, Directeur de thèse . - [S.l.] : [s.n.], 2024 . - 1 fichier PDF (2 Mo) : ill. Mode d'accès : accès au texte intégral par intranet.
Mémoire de Projet de Fin d’Études : Electronique : Alger, École Nationale Polytechnique : 2024
Bibliogr. p. 105 - 111 Langues : Anglais ( eng)
| Mots-clés : |
Iris recognition
Human visual system
Image processing
Gabor filters
FPGA
Feature extraction |
| Index. décimale : |
PN01324 |
| Résumé : |
Iris recognition using methods inspired by the human visual system represents a cutting-edge approach in biometric identification. By analyzing key stages such as detection, normalization, feature extraction, and classification, this study demonstrates how techniques like edge detection, Gabor filters, and wavelet transforms can significantly enhance recognition accuracy and robustness. Additionally, the exploration of FPGA technology provides a pathway for efficient hardware implementation. The findings contribute to advancing iris recognition systems by integrating theoretical frameworks with practical applications. |
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PN00100 
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