論文の概要: Ramifications and Diminution of Image Noise in Iris Recognition System
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2002.03125v1
- Date: Sat, 8 Feb 2020 09:06:20 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-01-02 23:03:49.321358
- Title: Ramifications and Diminution of Image Noise in Iris Recognition System
- Title（参考訳）: 虹彩認識システムにおける画像ノイズの低減と低減
- Authors: Prajoy Podder, A.H.M Shahariar Parvez, Md. Mizanur Rahman, Tanvir
Zaman Khan
- Abstract要約: 生体認証システムにおけるノイズ画像は正確な識別を与えることができない。
画像には4種類のノイズが加えられている。
相対解釈は4種類のフィルタを用いて行われる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Human Identity verification has always been an eye-catching goal in digital
based security system. Authentication or identification systems developed using
human characteristics such as face, finger print, hand geometry, iris, and
voice are denoted as biometric systems. Among the various characteristics, Iris
recognition trusts on the idiosyncratic human iris patterns to find out and
corroborate the identity of a person. The image is normally contemplated as a
gathering of information. Existence of noises in the input or processed image
effects degradation in the image superiority. It should be paramount to restore
original image from noises for attaining maximum amount of information from
corrupted images. Noisy images in biometric identification system cannot give
accurate identity. So Image related data or information tends to loss or
damage. Images are affected by various sorts of noises. This paper mainly
focuses on Salt and Pepper noise, Gaussian noise, Uniform noise, Speckle noise.
Different filtering techniques can be adapted for noise diminution to develop
the visual quality as well as understandability of images. In this paper, four
types of noises have been undertaken and applied on some images. The filtering
of these noises uses different types of filters like Mean, Median, Weiner,
Gaussian filter etc. A relative interpretation is performed using four
different categories of filter with finding the value of quality determined
parameters like mean square error (MSE), peak signal to noise ratio (PSNR),
average difference value (AD) and maximum difference value (MD).
- Abstract（参考訳）: 人間の身元認証は、デジタルベースのセキュリティシステムにおいて常に目を引く目標だった。
顔、指紋、手形状、虹彩、音声などの人間の特徴を用いた認証・識別システムは生体認証システムとして記述される。
様々な特徴の中で、アイリス認識は人間のアイリスパターンを信頼し、人物の同一性を発見・相関させる。
画像は通常、情報の集まりとして考察される。
入力または処理された画像効果の劣化におけるノイズの存在
劣化した画像から最大の情報を得るために、ノイズから元のイメージを復元することが最重要である。
生体認証システムにおけるノイズ画像は正確な識別を与えることができない。
したがって、画像関連データや情報は損失や損害を伴います。
画像は様々なノイズの影響を受けます。
本稿では,主に塩とペッパーノイズ,ガウスノイズ,均一ノイズ,スペックルノイズについて述べる。
異なるフィルタリング技術は、画像の視覚的品質と理解性を向上させるためにノイズの縮小に適応することができる。
本稿では,いくつかの画像に対して4種類のノイズを適用した。
これらのノイズのフィルタリングには,Mean, Median, Weiner, Gaussianフィルタなど,さまざまなタイプのフィルタを使用する。
平均二乗誤差(mse)、ピーク信号対雑音比(psnr)、平均差値(ad)、最大差値(md)等の品質決定パラメータの値を求める4つの異なるフィルタのカテゴリを用いて相対解釈を行う。
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