Eye Locker

수백만의 최신 Android 앱, 게임, 음악, 영화, TV, 책, 잡지 등을 즐기십시오. 언제 어디서나 장치를 가로 질러.

중요 : 오늘날 카메라의 하드웨어는 근거리 샷을위한 고품질 이미지 캡처를 제공하지 않기 때문에 적외선으로 특수 카메라에서 캡처 한 샘플 이미지를 사용하는 것이 좋습니다.

다음에서 이미지를 다운로드하십시오.

https://mega.co.nz/# !ujubaajjjjjjjj !vjlppap8tvrwtjzs_bt2mdbk2jrqrnl53blnerqbdmi

참고 : 파일 안에는 왼쪽과 오른쪽 눈이 잡히는 세 가지 주제의 이미지가 있습니다.

왼쪽 눈의 특징은 같은 주제에서 나온 것입니다.

(이것은 테스트이므로 많은 이미지가 제공되지 않습니다).

스페인어, 프랑스어 및 독일어로 제공됩니다. 7 "및 10"화면을 제외한 모든 화면 크기에 적합합니다.

장치의 앱에 문제가 있으면보고 해 주시면 즉시 수정하겠습니다.

기억하십시오 :이 앱은 생체 인식 식별을위한 응용 프로그램 테스트입니다.

장치가 카메라를 사용하여 품질 테스트를 통과하는 캡처를 사용하고 나중에 주제를 올바르게 식별 한 경우 알려주십시오. 매우 감사합니다.

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현재 기술이 제공하는 가능성은 우리에게 점점 더 신뢰할 수있게 해주므로 매일 사용하는 기술 장치와 관련하여 모든 것을 확립해야합니다. 그렇기 때문에 스마트 폰이라는 최신 모바일 장치가 대부분의 사람들에게 필수적인 도구입니다. 이러한 장치에는 효과적이고 편안한 보안 시스템이 필요한 많은 기밀 정보가 포함되어 있으며,이 수요는 매일 더 중요합니다. 이 수요 로부터이 프로젝트는 Iris 인식 주제를위한 보안 시스템 인 Android에서 구현 된 모바일 장치를 기반으로 한이 프로젝트를 시작했습니다. 이 프로젝트는 Android 장치에서 높은 보안 처리 시스템의 구현이 가능하다는 것을 입증하기 위해 개발되었습니다. 이로 인해 비밀번호 또는 신용 카드와 같은 민감한 데이터를 보호하거나 장치를 잠그고 잠금 해제하기위한 향후 프로젝트로 이어질 수 있습니다.

이미지 처리 필터의 구현 및 OpenCV 라이브러리 사용 (듀얼 코어 컴퓨터보다 더 나은 타이밍)의 구현을 개선하기 때문에 최종 결과는 예상보다 낫습니다. 이러한 컴퓨팅 장치 프로세스의 무의미하게 감소하고 필터의 단순화를 위해, 여러 테스트에서 삼성 i9100 장치 (듀얼 코어 프로세서)에서 평균 3 초의 검증이 나타났습니다. 이 테스트는 이미지에서 96% 식별 오류 (비가 비 양성)에서 성공했으며, 오 탐지 및 100%의 올바른 주제 검증 (데이터베이스에서 150 명의 후보자 사용).

프로젝트 보고서는 다음 링크에서 찾을 수 있습니다.

http://e-archivo.uc3m.es/handle/10016/16852

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