何百万もの最新のAndroidアプリ、ゲーム、音楽、映画、テレビ、本、雑誌などをお楽しみください。いつでも、どこでも、デバイス全体。
重要:今日のカメラのハードウェアは、近距離ショット用の高品質の画像キャプチャを提供しないため、赤外線の特別なカメラからキャプチャされたサンプル画像を使用することをお勧めします。
から画像をダウンロードしてください:
https://mega.co.nz/#!ujubaajj!vjlppap8tvrwtjzs_bt2mdbk2jrqrnl53blnerqbdmi
注:ファイル内には、3つの異なる被験者の画像があり、左目と右目のキャッチがあります。
左目の特徴は正しいものと同じではありませんが、同じ主題からのものです!!。
(これはテストであるため、多くの画像は提供されていません)。
スペイン語、フランス語、ドイツ語で利用可能なアプリケーション。 7 "および10"の画面を除くすべての画面サイズに適しています。
デバイスのアプリに問題がある場合は、報告してください。すぐに修正します。
覚えておいてください:このアプリは、生体認証のアプリケーションテストです。
あなたのデバイスが彼のカメラで高品質のテストに合格し、その後被験者を正しく識別するキャプチャを取得できる場合は、私に知らせてください。どうもありがとうございます。
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現在のテクノロジーが提供する可能性により、私たちはますます信頼できるため、毎日使用する技術デバイスに関連してすべてを確立する必要があります。そのため、スマートフォンと呼ばれる最新世代のモバイルデバイスは、ほとんどの人にとって不可欠なツールです。これらのデバイスには、効果的で快適なセキュリティシステムが必要な多くの機密情報が含まれています。この需要は日々より重要です。この需要から、このプロジェクトはこのプロジェクトを生み出しました。これは、IRIS認識対象のセキュリティシステムであるAndroidに実装されたモバイルデバイスに基づいています。このプロジェクトは、Androidデバイスで高セキュリティ処理システムの実装が可能であることを実証するために開発されました。これにより、パスワードやクレジットカードなどの機密データを保護するための将来のプロジェクトにつながる可能性があります。
画像処理フィルターの実装とOPENCVライブラリの使用を改善するため、最終結果は予想よりも優れていました(デュアルコアコンピューターよりも優れたタイミング)。コンピューティングデバイスプロセスのこのわずかな削減とフィルターの簡素化のために、いくつかのテストでは、Samsung I9100デバイス(デュアルコアプロセッサ)で平均3秒検証が明らかになりました。これらのテストでは、画像の96%の識別エラー(非ファルス陽性)、100%の誤検知と正しい被験者の検証(データベースで150人の候補を使用)で成功しました。
プロジェクトレポートは、次のリンクにあります。
http://e-archivo.uc3m.es/handle/10016/16852
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