In order to reduce the eyelash influencing on iris recognition rate, an eyelashes detection algorithm is proposed based on adaptive threshold. Based on the iris localization, gray morphological operation is used to accurately localize eyelids. According to the gray distribution of the parabolic pixel point after the upper eyelid parabolic moving down, the adaptive threshold is used to segment the eyelashes. The experimental results show that compared with the traditional eyelash detection algorithm, it is not necessary for the algorithm to set up more parameters, which embodies the simplicity to maximize the results of eyelash segmentation.
목차
Abstract 1. Introduction 2. The Iris Localization and Smooth Denoising 2.1. Iris Localization 2.2. Iris Image Denoising 2.3. CASIA Database 3. Iris Eyelid Detection 4. The Algorithm of the Eyelash Detection 5. The Results and Analysis of the Experiment 6. Conclusion Acknowledgements References
보안공학연구지원센터(IJSIA) [Science & Engineering Research Support Center, Republic of Korea(IJSIA)]
설립연도
2006
분야
공학>컴퓨터학
소개
1. 보안공학에 대한 각종 조사 및 연구
2. 보안공학에 대한 응용기술 연구 및 발표
3. 보안공학에 관한 각종 학술 발표회 및 전시회 개최
4. 보안공학 기술의 상호 협조 및 정보교환
5. 보안공학에 관한 표준화 사업 및 규격의 제정
6. 보안공학에 관한 산학연 협동의 증진
7. 국제적 학술 교류 및 기술 협력
8. 보안공학에 관한 논문지 발간
9. 기타 본 회 목적 달성에 필요한 사업
간행물
간행물명
International Journal of Security and Its Applications
간기
격월간
pISSN
1738-9976
수록기간
2008~2016
등재여부
SCOPUS
십진분류
KDC 505DDC 605
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