Большинство из начальных систем выделения зрачка используют слишком упрощающее предположение, что зрачок представляет собой круг и что его центр можно рассчитать как пересечение соответствующих горизонтали и вертикали.
Определение или выделение зрачка наиболее часто используется для наблюдения за вертикальным или горизонтальным положением глаза.
Сеть имеет следующие три слоя: входной слой состоит из п входов; слой переходов состоит из скрытых переходов; выходной слой, состоящий из т выходов. Входы обозначают значения функций. Макропереходы выступают в качестве обрабатывающих модулей. Коммуникации зависят от параметров переходов, которые являются пороговыми значениями и параметров дуг (соединений), которые являются весами.
В рассмотренной задаче нечеткая нейронная сеть Петри (ННСП) используется в качестве метода для принятия решений.
Каждый иридопризнак проецируется на соответствующую зону, которая отвечает за определенный орган в теле человека.
Используя цветовые пространства, можно построить любые классификаторы под любые потребности классификации объектов наблюдения на изображении .Используя цветовое пространство YCbr, можно построить классификатор, который будет фильтровать изображения, оставляя лишь иридопризнаки.
Предложены новые алгоритмы локализации внешней и внутренней границ радужной оболочки глаза, а также идентификации иридопризнаков на изображении. Границы радужки ищутся с помощью комбинирования двух методов — метода AdaBoost и метода локальных бинарных шаблонов. В итоге применения такого подхода происходит не только поиск радужки, но и, фактически, анализ плотности ириса, что является немаловажным фактором при построении иридологического программного комплекса. Фильтрующее правило для бинаризации изображения построено на основе цветового пространства YCbr.
Медицина | Дискуссионный клуб
Комментариев нет:
Отправить комментарий