Key points are not available for this paper at this time.
Dieses Papier präsentiert eine neuartige Iris-Codierungsmethode, die auf den Unterschieden von diskreten Kosinustransform (DCT) Koeffizienten überlappender angularer Patches aus normalisierten Irisbildern basiert. Die Merkmalsextraktionsfähigkeiten der DCT werden an den zwei größten öffentlich verfügbaren Irisbilddatenbanken optimiert, 2.156 Bilder von 308 Augen aus der CASIA-Datenbank und 2.955 Bilder von 150 Augen aus der Bath-Datenbank. An diesen Daten erzielen wir eine 100-prozentige korrekte Erkennungsrate (CRR) und perfekte Empfangs- Betriebskurven (ROC) mit keinen registrierten falschen Akzeptanzen oder Ablehnungen. Einzelne Merkmalsbits und Patch-Positionsparameter werden für das Matching durch einen Produkt-Summen-Ansatz zur Berechnung der Hamming-Distanz optimiert. Zur Verifizierung wird ein variabler Schwellenwert auf die Distanzmetrik angewendet, und die Falsche Akzeptanzrate (FAR) sowie die Falsche Ablehnungsrate (FRR) werden aufgezeichnet. Eine neue Worst-Case-Metrik wird vorgeschlagen, um die praktische Systemleistung in Abwesenheit von Matching-Fehlern vorherzusagen, wobei der Worst-Case-theoretische Gleichfehlerquote (EER) als so niedrig wie 2,59 x 10(-4) für die verfügbaren Datensätze prognostiziert wird.
Monro et al. (Fr,) haben diese Frage untersucht.
Synapse has enriched 5 closely related papers on similar clinical questions. Consider them for comparative context: