Transcript Itt letölhető a prezentáció!


Szerzők:
 Bobvos Péter
▪ mérnők informatikus szak, V. évf.
 Czimeth András
▪ mérnők informatikus szak, IV. évf.

Konzulens:
 Dr. Vámossy Zoltán
▪ egyetemi docens
2



Témakörünk
Projekt célkitűzései
Kialakított alrendszerek
3

Referencia kép, tenyér kép
4

Binarizálás
 Maszk rétegei: Otsu, HSV, Niblack
 Dilatált kép kivonásra, egyesítés
5


Komponens analízis
Kontúrbejárás 8-as szomszédság alapján
6


Kontúrfüggvény
számítása
Referencia pontok
meghatározása
7

Kézgeometriai vektor
meghatározása
8


ROI meghatározása
ROI felhasználása PCA
módszerhez
9


69 ember részvételével
Fejenként 5-5 kép
10

Két vektor hasonlóságának mérése
matematikai távolságokkal1

Manhattan-Minkowski távolság:

Euklidészi távolság:

Csebisev távolság:
1 Elena Deza, Michel Marie Deza, "Encyclopedia of Distances", Springer, 2009
11

Kombinált módszer
100
90
80
FAR Eucledian
FRR Eucledian
CF Manhattan
70
False(%)
60
50
40
30
20
10
0
0
10
20
30
40
50
Threshold(%)
60
70
80
90
100
12
Összehasonlítás
14
11,44
12
10
9,98
9,28
8,16
False(%)

8
7,25
6,09
6
Geometry
PCA
Combined
4
2
0
Open-set False
Closed-set False
13

Legfontosabb elért eredmények
 Saját adatbázis
 Hatékony felismerő algoritmus
 Átfogó statisztikai adatok

A megszerzett ismeret jó alap lehet egy
integrált biztonsági eszköz megvalósításhoz

KÖSZÖNÖM A FIGYELMET!
14