Biometrische Systeme zur Iriserkennung wenden mathematische Mustererkennungstechniken auf Bilder der Iris der Augen einer Person an. Sie spielt eine wichtige Rolle in unserer Welt, da sich die Merkmale der Iris im Laufe der Jahre nicht ver ndert haben. Es wird ein vollst ndiger Architekturentwurf f r ein Iriserkennungssystem erstellt und auf einem Computer mit einer grafischen Benutzeroberfl che (GUI) in Matlab getestet. Der Architekturentwurf f r die Iriserkennung besteht aus Segmentierung, Normalisierung, Merkmalsextraktion und Abgleich. Der f r die Segmentierung verwendete Algorithmus ist der Canny Edge Detector Algorithmus und der Circle Hough Transform Algorithmus. Der Bresenham-Kreis-Algorithmus wird f r die Entzerrung der Iris verwendet. Die Ridge Energy Direction (RED) wird zur Extraktion der Iris-Merkmale verwendet, die Hamming-Distanz wird f r den Abgleich zwischen den Iris verwendet. Field Programmable Gate Array (FPGA) wird verwendet, um die Ausf hrungszeit der Iris im Vergleich zur Central Processing Unit (CPU) zu reduzieren. Eine neuartige Methode wird verwendet, um die Ausf hrungszeit zu reduzieren, indem ein Viertel der Irisregion f r die Identifizierung verwendet wird. Diese neuartige Methode f hrt zu null Fehlern bei der Erkennung, wenn sie auf Augenbilder f r zwei verschiedene Datenbanken angewendet wird, die als CASIA V1 und CASIA Interval bekannt sind.
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