Wyniki wyszukiwania - Biblioteka Nauki

Nowa wersja platformy, zawierająca wyłącznie zasoby pełnotekstowe, jest już dostępna.
Przejdź na https://bibliotekanauki.pl

Ograniczanie wyników

3 Choraś R. S.

Znaleziono wyników: 3

Liczba wyników na stronie

Wyniki wyszukiwania

Sortuj według:

Ogranicz wyniki do:

Personal identification using retina

100%

Choraś R. S.

Journal of Medical Informatics & Technologies

2009

tom Vol. 13

53--58

This paper proposes a biometric system for authentication that uses the retina blood vessel pattern. The retina biometric analyzes the layer of blood vessels located at the back of the eye. The blood vessels at the back of the eye have a unique pattern, from eye to eye and person to person. The retina, a layer of blood vessels located at the back of the eye, forms an identity card for the individual under investigation. In particular retinal recognition creates an ”eye signature” from its vascular configuration and its artificial duplication is thought to be virtually impossible.

Maszynowe widzenie stereoskopowe z wykorzystaniem funkcji Gabora.

100%

Choraś R. S.

Prace Naukowe Instytutu Cybernetyki Technicznej Politechniki Wrocławskiej. Konferencje

2001

tom Vol. 103, nr 47

149-158

Prezentowana praca dotyczy problemu maszynowego widzenia stereoskopowego wykorzystującego obrazy z pasywnego, triangulacyjnego systemu wizyjnego. Przedstawiono w niej problematykę akwizycji tychże obrazów oraz opisano równoległo-osiowy model kamerowy systemu stereoskopowego. Zaprezentowano metodę wydzielania krawędzi z wykorzystaniem różnie zorientowanych filtrów Gabora. Przedstawiono oryginalną metodę detekcji części wspólnej w parze obrazów stereoskopowych oraz opisano sposób pasowania punktów wydzielonych krawędzi w celu uzyskania mapy głębi sceny. Prezentowana metoda charakteryzuje się zadowalającą szybkością działania oraz niewielką ilością błędnych pasowań.

Analysis of suspicious lesions in digital mammograms

100%

Choraś R. S.

tom Vol. 17

151--158

The system using steerable filters for analysis suspicious lesions in mammograms is proposed. This system is based on moments and texture features. The set of well defined and classified suspicious lesions regions from mammograms database are used as a reference pattern. The similarity measure for reference pattern image and patient mammogram is found by computing the distance between their corresponding feature vectors. The Euclidean distance metric is used to finding the nearest class to patient feature vector what in result mark the automatically classify this mammograms.