Matlab moving average filter 2d

Código fonte avançado. Com. Clique aqui para baixar. A íris de cada olho é única. Não há duas íris iguais em seus detalhes matemáticos - mesmo entre gêmeos idênticos e trigêmeos ou entre os próprios olhos esquerdo e direito. Ao contrário da retina, no entanto, é claramente visível a distância, permitindo fácil aquisição de imagens sem intrusão. A íris permanece estável ao longo da vida, excluindo doenças raras ou trauma. Os padrões aleatórios da íris são o equivalente a um código de barras quothuman complexo, criado por uma malha emaranhada de tecido conjuntivo e outras características visíveis. O processo de reconhecimento da íris começa com a aquisição de imagens baseada em vídeo que localiza o olho e a íris. Os limites da pupila e da íris são definidos, a oclusão da pálpebra e a reflexão especular são descontadas e a qualidade da imagem é determinada para processamento. O padrão de íris é processado e codificado em uma gravação (ou quottemplatequot), que é armazenada e usada para reconhecimento quando uma íris viva é apresentada para comparação. Metade das informações no registro descreve digitalmente as características da íris, a outra metade do registro controla a comparação, eliminando a reflexão especular, a pálpebra das pestanas, cílios, etc. Um sistema biométrico fornece identificação automática de um indivíduo com base em uma característica única Ou característica possuída pelo indivíduo. O reconhecimento de íris é considerado o sistema de identificação biométrica mais confiável e preciso disponível. A maioria dos sistemas de reconhecimento de íris comerciais usa algoritmos patenteados desenvolvidos por Daugman, e esses algoritmos são capazes de produzir taxas de reconhecimento perfeitas. No entanto, os resultados publicados geralmente foram produzidos em condições favoráveis, e não houve testes independentes da tecnologia. O sistema de reconhecimento da íris consiste em um sistema de segmentação automática que se baseia na transformação de Hough e é capaz de localizar a íris circular e região da pupila, ocluindo pálpebras e cílios e reflexões. A região da íris extraída foi então normalizada em um bloco retangular com dimensões constantes para explicar inconsistências de imagem. Finalmente, os dados de fase dos filtros 1D Log-Gabor foram extraídos e quantificados em quatro níveis para codificar o padrão exclusivo da íris em um modelo biométrico bit-wise. A distância de Hamming foi empregada para a classificação de modelos de íris, e dois modelos foram encontrados para coincidir se um teste de independência estatística falhasse. O sistema executado com reconhecimento perfeito em um conjunto de 75 imagens de olho, no entanto, testes em outro conjunto de 624 imagens resultaram em falsas taxas de aceitação e falsas rejeições de 0,005 e 0,238, respectivamente. Portanto, o reconhecimento da íris é uma tecnologia biométrica confiável e precisa. Termos para indexação: íris, reconhecimento, verificação, gabor, reconhecimento visual, correspondência, verificação. Figura 1. Imagem de íris Um código-fonte simples e eficaz para reconhecimento de íris. Este código baseia-se na excelente implementação da Libor Maseks disponível aqui. Libor Masek, Peter Kovesi. Código fonte MATLAB para um sistema de identificação biométrica com base em padrões de íris. A Escola de Ciências da Computação e Engenharia de Software, The University of Western Australia, 2003. Nossa implementação pode acelerar o processo de reconhecimento reduzindo o tempo de execução do programa de cerca de 94 (mais de 16 vezes mais rápido). Outras otimizações estão disponíveis mediante solicitação. Todos os testes foram realizados com o banco de dados de imagens Iris da CASIA disponível em cbsr. ia. ac. cnIrisDatabase. htm. Código fonte avançado. Com 31.10.2017 O código fonte Matlab para reconhecimento biométrico foi atualizado. Custos reduzidos. Todo o software é fornecido com grandes descontos, muitos códigos são oferecidos gratuitamente. Melhores performances. Alguns pequenos erros foram corrigidos. Capacidades de software aprimoradas. Muitos códigos foram melhorados em termos de velocidade e gerenciamento de memória. Siga-nos no Twitter Siga-nos no FaceBook Siga-nos no YouTube Siga-nos no LinkedIn Ajuda em tempo real. Conecte-nos agora com o tutorial de vídeo WhatsApp 393207214179. O software é intuitivo, fácil de entender e bem documentado. Para a maioria dos códigos, muitos tutoriais em vídeo foram publicados no nosso canal do YouTube. Também desenvolvemos softwares sob demanda. Para qualquer dúvida, envie-nos um e-mail. Junte-se a nós21.06.2005 Um sistema biométrico pode ser visto como um sistema de reconhecimento de padrões composto por três módulos principais: o módulo de sensor, o módulo de extração de recursos e o módulo de correspondência de recursos. O design de tal sistema é estudado no contexto de muitas modalidades biométricas de uso comum - impressão digital, face, fala, mão, íris. Vários algoritmos que foram desenvolvidos para cada uma dessas modalidades serão apresentados. 16.05.2006 Uma rede neural é um grupo interconectado de neurônios biológicos. No uso moderno, o termo também pode se referir a redes neurais artificiais, que são constituídas de neurônios artificiais. Assim, o termo Rede Neural especifica dois conceitos distintos: - Uma rede neural biológica é um plexo de neurônios conectados ou funcionalmente relacionados no sistema nervoso periférico ou no sistema nervoso central. - No campo da neurociência, muitas vezes se refere a um grupo de neurônios de um sistema nervoso que são adequados para análise laboratorial. As redes neurais artificiais foram projetadas para modelar algumas propriedades das redes neurais biológicas, embora a maioria das aplicações seja de natureza técnica em oposição aos modelos cognitivos. As redes neurais são feitas de unidades que muitas vezes são assumidas como simples no sentido de que seu estado pode ser descrito por números únicos, seus valores de ativação. Cada unidade gera um sinal de saída com base em sua ativação. As unidades são conectadas entre si de forma muito específica, cada conexão com um peso individual (novamente descrito por um único número). Cada unidade envia seu valor de saída para todas as outras unidades às quais eles têm uma conexão de saída. Através destas conexões, a saída de uma unidade pode influenciar as ativações de outras unidades. A unidade que recebe as conexões calcula sua ativação tomando uma soma ponderada dos sinais de entrada (isto é, multiplica cada sinal de entrada com o peso que corresponde a essa conexão e adiciona esses produtos). A saída é determinada pela função de ativação com base nesta ativação (por exemplo, a unidade gera saída ou incêndios se a ativação estiver acima de um valor de limiar). As redes aprendem mudando os pesos das conexões. Em geral, uma rede neural é composta por um grupo ou grupos de neurônios fisicamente conectados ou funcionalmente associados. Um único neurônio pode ser conectado a muitos outros neurônios e o número total de neurônios e conexões em uma rede pode ser extremamente grande. As conexões, chamadas de sinapses, geralmente são formadas de axônios a dendritos, embora sejam possíveis microcircuitos dendrodentriticos e outras conexões. Além da sinalização elétrica, existem outras formas de sinalização que surgem da difusão de neurotransmissores, que têm efeito na sinalização elétrica. Assim, como outras redes biológicas, as redes neurais são extremamente complexas. Embora uma descrição detalhada dos sistemas neurais pareça inatingível, o progresso é feito para uma melhor compreensão dos mecanismos básicos. Inteligência artificial e modelagem cognitiva tentam simular algumas propriedades das redes neurais. Embora semelhante nas suas técnicas, o primeiro tem como objetivo resolver tarefas específicas, enquanto o último visa construir modelos matemáticos de sistemas neurais biológicos. No campo da inteligência artificial, as redes neurais artificiais foram aplicadas com sucesso ao reconhecimento de fala, análise de imagem e controle adaptativo, para construir agentes de software (em computadores e videogames) ou robôs autônomos. A maioria das redes neurais artificiais atualmente empregadas para inteligência artificial são baseadas em estimativa estatística, otimização e teoria de controle. O campo de modelagem cognitiva é a modelagem física ou matemática do comportamento de sistemas neurais que variam do nível neural individual (por exemplo, modelando as curvas de resposta de espuma dos neurônios para um estímulo), através do nível do cluster neural (por exemplo, modelando a liberação e os efeitos da dopamina Nos gânglios basais) para o organismo completo (por exemplo, modelagem comportamental da resposta dos organismos aos estímulos). 11.06.2007 Os algoritmos genéticos constituem uma classe de técnicas de busca, adaptação e otimização baseadas nos princípios da evolução natural. Os algoritmos genéticos foram desenvolvidos pela Holanda. Outros algoritmos evolutivos incluem estratégias de evolução, programação evolutiva, sistemas classificadores e programação genética. Um algoritmo evolutivo mantém uma população de candidatos de solução e avalia a qualidade de cada candidato de solução de acordo com uma função de aptidão específica do problema, que define o ambiente para a evolução. Novos candidatos de solução são criados selecionando membros relativamente adequados da população e recombinando-os através de vários operadores. Algoritmos evolutivos específicos dier na representação de soluções, o mecanismo de seleção e os detalhes dos operadores de recombinação. Em um algoritmo genético, os candidatos da solução são representados como cordas de caracteres de um determinado alfabeto (muitas vezes binário). Em um problema particular, um mapeamento entre essas estruturas genéticas e o espaço de solução original deve ser desenvolvido, e uma função de fitness precisa ser definida. A função de fitness mede a qualidade da solução correspondente a uma estrutura genética. Em um problema de otimização, a função de fitness simplesmente calcula o valor da função objetivo. Em outros problemas, a aptidão física pode ser determinada por um ambiente coevolutivo que consiste em outras estruturas genéticas. Por exemplo, pode-se estudar as propriedades de equilíbrio dos problemas da teoria do jogo, em que uma população de estratégias evolui com a aptidão de cada estratégia definida como a remuneração média contra os demais membros da população. Um algoritmo genético começa com uma população de candidatos a soluções geradas aleatoriamente. A próxima geração é criada pela recombinação de candidatos promissores. A recombinação envolve dois pais escolhidos aleatoriamente da população, com as probabilidades de seleção tendenciosas a favor dos candidatos relativamente adequados. Os pais são recombinados através de um operador de crossover, que divide as duas estruturas genéticas separadas em locais escolhidos aleatoriamente e junta uma peça de cada pai para criar uma prole (como uma proteção contra a perda de diversidade genética, ocasionalmente são introduzidas mutações aleatórias no descendência). O algoritmo avalia a aptidão da prole e substitui um dos membros relativamente inaptos da população. Novas estruturas genéticas são produzidas até a conclusão da geração. As gerações sucessivas são criadas da mesma maneira até que um critério de terminação bem definido seja satisfeito. A população final fornece uma coleção de candidatos a soluções, uma ou mais das quais podem ser aplicadas ao problema original. Mesmo que os algoritmos evolutivos não sejam garantidos para encontrar o ótimo global, eles podem encontrar uma solução aceitável de forma relativamente rápida em uma ampla gama de problemas. Algoritmos evolutivos foram aplicados a um grande número de problemas em engenharia, ciência da computação, ciência cognitiva, economia, ciência gerencial e outros campos. O número de aplicações práticas vem aumentando de forma constante, especialmente desde o final da década de 1980. As aplicações comerciais típicas envolvem o planejamento da produção, o agendamento de trabalhos e outros problemas combinatórios difíceis. Os algoritmos genéticos também foram aplicados a questões teóricas nos mercados econômicos, à previsão de séries temporais e à estimativa econométrica. Os algoritmos genéticos baseados em cordas foram aplicados para encontrar estratégias de timing de mercado baseadas em dados fundamentais para mercados de ações e títulos. 23.04.2006 Uma lista de linguagens de programação baseadas em matriz: Scilab - Scilab é um pacote de software científico para computação numérica que oferece um poderoso ambiente de computação aberta para engenharia e aplicações científicas. Desenvolvido desde 1990 por pesquisadores do INRIA e da ENPC, agora é mantido e desenvolvido pelo Consórcio Scilab desde sua criação em maio de 2003. O Projeto R para Computação Estatística - R é um ambiente de software livre para computação e gráficos estatísticos. Ele compila e funciona em uma grande variedade de plataformas UNIX, Windows e MacOS. Octave - Octava é uma linguagem de alto nível, principalmente destinada a computação numérica. Ele fornece uma conveniente interface de linha de comando para resolver problemas lineares e não-lineares numericamente e para realizar outras experiências numéricas usando um idioma que é principalmente compatível com o Matlab. Também pode ser usado como uma linguagem orientada para o lote. Python - Python é uma linguagem dinâmica de programação orientada a objetos que pode ser usada para vários tipos de desenvolvimento de software. Oferece um forte suporte para a integração com outros idiomas e ferramentas, vem com extensas bibliotecas padrão e pode ser aprendido em alguns dias. Muitos programadores Python relatam ganhos substanciais de produtividade e sentem que o idioma incentiva o desenvolvimento de código de maior qualidade e mais sustentável.