ご存知のとおり、人間の目の構造は、強膜、虹彩、瞳孔、水晶体、網膜などの部分で構成されています。虹彩は人間の目の最も重要な部分の一つで、人体が光を見ることができるだけでなく、人間の身元認識にも使われます。そのため、研究者たちはその原理に基づいて、医療研究用の虹彩検出技術を開発しました。この技術は主に人間の虹彩を検出して識別し、医療原理を使用して眼疾患の人を診断および治療するために使用されます。 虹彩検出のやり方 1. 画像取得: 特定のデジタル カメラ機器を使用して人の目全体を撮影し、撮影した画像を画像取得カードを介してコンピューターに転送して保存します。 2. 画像前処理 撮影した目の画像には多くの冗長な情報が含まれており、鮮明さの点で要件を満たすことができないため、画像のスムージング、エッジ検出、画像分離などの操作を含む前処理が必要です。 3. 特徴抽出:分離された虹彩画像から特定のアルゴリズムを通じて固有の特徴点が抽出され、エンコードされます。 4. 特徴マッチングは、特徴コードを、事前にデータベースに保存されている虹彩画像の特徴コードと比較・検証し、認識の目的を達成します。 虹彩検出の長所と短所 利点: 直接接触が不要、複製不可能で固有、機器のメンテナンスが不要で効率が高い、認識速度が速い。 デメリット: コストが高く、宣伝が難しい。レンズが画像歪みを生じる可能性が高く、サンプリングの信頼性が低下する。ソフトウェアとハードウェアの組み合わせが必要。指定された距離内に収める必要がある。 虹彩検出器の開発 1. 純粋に光学的な機器 最も初期の虹彩検出装置として、当初は普通の拡大鏡を使用し、光源として外部の周囲光を必要としました。そのため、周囲光が不十分だと検出に大きな影響があり、虹彩技術者にも高い要求が課されました。アプリケーションの普及に伴い、専門的な虹彩測定機器が登場しました。これらの機器は依然として純粋な光学拡大鏡を使用していますが、虹彩学者が虹彩をはっきりと観察できるように検出ライトが装備されています。 2. 光学+電子計器 電子技術の発展に伴い、従来の光学計器と電子技術が融合し、第2世代のアイリスメーターが誕生しました。アイリスメーターのレンズは光学部品で構成され、電子部品が信号の収集/変換や一時保存機能まで備え、ディスプレイ機器で表示されます。 3. 光学 + 電子工学 + コンピュータ技術 コンピュータの出現は社会の発展を大きく促進し、虹彩スキャナーをインテリジェンスの時代へと導き、より多くの人々が虹彩診断の応用を容易に習得できるようになりました。専門的なトレーニングは不要: コンピューターの自動診断と分析 (アイリス ウィザード)、アイリス スペクトルを記憶する必要はありません。顧客ファイル、テスト データを保存し、診断レポートを印刷できます。USB インターフェイスを使用してコンピューターに接続し、外部電源は不要で、さまざまな環境でラップトップで使用できます。 |
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