生物识别系统是一种重要的基于模式的识别系统，广泛应用于各个部门，用于使用各种生物识别特征对人类进行身份验证。 使用任何仅具有单一生物特征的生物特征认证系统可能不够准确，无法以最大的灵敏度和生产力提供所需的结果。 几种生物特征，例如指纹、手掌静脉识别、手掌、手几何、虹膜识别、用于验证用户身份的DNA。 从各种生物特征来看，指节纹（FKP）和虹膜具有细腻、丰富的质感。 FKP和iris也有稳定的特性，很少被中间人破解。 因此，所提出的系统在分析各种应用中的身份验证时使用 FKP 和 Iris 作为生物特征。 Finger Knuckle 印花和 Iris 中出现的纹理图案在将两种图案组合在一起时将变得非常独特。 FKP 和 Iris 图像使用 Gabor 滤波器进行预处理，并使用感兴趣区域的边缘方法分割精确区域。 在主成分分析的帮助下，从提取的区域中提取不同的特征。 两个提取的特征都在分数级别融合。 最后在神经模糊神经网络（NFNN）的帮助下进行匹配。 使用从 PolyU FKP 数据库和 CASIA Iris 数据库中提取的双重属性来评估性能。 建议设计的有用性是根据错误接受率 (FAR)、错误拒绝率 (FRR)、等错误率 (EER) 和准确性来衡量的。

虹膜识别 使用c＃和EmguCV库创建的虹膜识别应用程序。 ->这是在2014年完成的，这是一个大学项目，需要我花一些时间来提供适当的自述文件。 ->我感觉代码已足够注释，因此使用它应该不会很困难。

gaze_tracking Python中的简单注视跟踪，使用Timm＆Barth的基于梯度的算法来定位虹膜中心 算法 定位虹膜中心。 在图像中查找面Kong。 使用硬编码的面部比例获取粗略的眼睛区域。 找到每个眼睛区域的虹膜中心。 1.计算x和y图像渐变。 2.计算每个像素的归一化梯度向量（g i ）。 3.将每个像素测试为可能的中心。 使用每个像素的梯度矢量。 计算从可能的中心到梯度向量位置的归一化位移向量（d i ）。 计算（d i ）和（g i ）的点积，并将结果加到该可能中心的总和中。 如果该可能中心的和大于先前的最大和，请存储可能中心的坐标并更新最大和。 4.用最大总和作为该眼睛虹膜的中心标记可能的中心的坐标。 查找虹膜外的参考点。 将虹膜中心与参考点进行比较，以确定注视方向。 Timm＆Barth的眼中心定位算法 纸： Timm，F.和Barth，E.（

虹膜识别-PyTorch 使用PyTorch的端到端虹膜识别。 安装 准备用于设置虚拟环境的工具（如果已经完成，请跳过它）： sudo apt-get install -y python-pip python3-pip cmake mkdir ~/.virtualenvs cd ~/.virtualenvs sudo pip install virtualenv virtualenvwrapper sudo pip3 install virtualenv virtualenvwrapper echo "# virtualenv and virtualenvwrapper" >> ~/.bashrc echo "export WORKON_HOME=$HOME/.virtualenvs" >> ~/.bashrc echo "export VIRTUALENVWRAPPER_PYTHON

位于门旁边的远程光学单元采集您的虹膜图像，通过识别控制单元将您的虹膜图像形成IrisCode（虹膜代码）,然后识别控制单元会将此虹膜代码与预先注册的IrisCode（虹膜代码）

matlab眼睛识别源码虹膜识别 这是基于 . 可以找到他在 MatLab 和 Python 中实现的原始虹膜识别系统。 描述 该系统对于实际应用程序来说是不完整的。 一个完整的系统必须有一个特定的相机来捕捉眼睛的虹膜。 然而，这些相机非常昂贵。 因此可用的图像数据库和用于替换昂贵的相机。 所有测试和机器学习分类都是使用这些数据库中的图像进行的。 通常，识别系统涉及两种操作模式，即注册和验证。 注册是从眼睛图像中提取特征并将其保存到模板数据库中。 验证允许用户提取他们的特征并与模板数据库中的现有实体进行匹配，以识别输入图像的来源。 这些系统利用所有 CPU 内核来提高计算时间。 设置 这些系统在 Ubuntu 20.04 操作系统上部署和执行，Python 解释器是 Python 3.8.5。 一、创建虚拟环境 python3 -m venv iris_venv source iris_venv/bin/activate 克隆这个仓库 git clone https://github.com/Th3nn3ss/python-iris-recognition.git cd python-

基于MATLAB的虹膜识别系统研究 虹膜识别；虹膜定位；Crabor滤波器；特征提取：Hamming距离

UniNet-Pytorch Pytorch端口。 虹膜识别的准确，通用的深度学习框架。 参考： Zhao Zijing和Ajay Kumar，“使用深度学习的空间对应特征实现更准确的虹膜识别”，计算机视觉国际会议（ICCV），聚焦，意大利威尼斯，2017年。 安装 Python 3.6 火炬1.0+ 火炬视觉0.2.2+ OpenCV3.4 咖啡（可选） tqdm（可选） 代码结构 ICCV17_版本本文附带的源代码和Caffe模型 楷模本文附带的源代码和Caffe模型 效用 caffemodel2pth.py 将网络参数从caffemodel导出为pytorch pth格式 标准化虹膜图像归一化功能。 normalize_tool.py 虹膜归一化工具。 左键单击以标记，右键单击以绘制一个圆（至少3个点），“ q”键确认，其他键取消 虹膜优先，瞳Kong后 seg

虹膜识别 源代码 matlab 霍夫变换 hough变换

利用二维Gabor滤波器组编码虹膜纹理的方法,已被广泛地应用于虹膜识别中。该方法的关键是滤波器组的参数设计，直接影响着识别准确率。深入分析了二维Gabor滤波器各参数的作用，提出了一种适用于虹膜纹理特征提取的Gabor滤波器参数设计方法。该方法根据理论分析建立起参数间的关系，借助傅里叶变换和频谱分析确定参数取值。实验证明，依据该方法设计的滤波器组用于虹膜识别，效果好、识别率高。