WARSZTATY Przetwarzanie obrazów. w biometrii TĘCZÓWKA 18:00-19:30
|
|
- Wacława Mucha
- 7 lat temu
- Przeglądów:
Transkrypt
1 WARSZTATY Przetwarzanie obrazów w biometrii TĘCZÓWKA 18:00-19:30
2 Na początek trochę teorii.
3 Czym jest biometria? Biometria to nauka zajmująca się rozpoznawaniem ludzi na podstawie ich cech fizjologicznych lub behawioralnych czyli innymi słowy, potwierdzenie bądź odrzucenie ich tożsamości dla celów bezpieczeństwa. Termin biometria wywodzi się z greckich słów bio (życie, żywy, procesy życiowe) i metrics (mierzyć).
4 Księga Sędziów 12:5-6: Następnie Gileadczycy odcięli Efraimitom drogę do brodów Jordanu, a gdy zbiegowie z Efraima mówili: Pozwól mi przejść, Gileadczycy zadawali pytanie: Czy jesteś Efraimitą? - A kiedy odpowiadał: Nie, wówczas nakazywali mu: Wymówże więc Szibbolet Jeśli rzekł: Sibbolet - a inaczej nie mógł wymówić - chwytali go i zabijali u brodu Jordanu. Tak zginęło przy tej sposobności czterdzieści dwa tysiące Efraimitów.
5 Belgijski matematyk i astronom Adolphe Quetelet w swoim traktacie z 1871 roku, L anthropometrie ou mesuare des diffenretes facultes de l homme, przedstawił nowoczesne użycie biometryki - twierdził, że różnice pomiędzy ludźmi mogą być mierzalne (wprowadził metody matematyczne do antropologii i socjologii, prowadził badania statystyczne przestępczości).
6 Weryfikacja a identyfikacja
7 Cecha użyta do pomiaru powinna przede wszystkim być: uniwersalna, unikalna, niezmienna, mierzalna, akceptowalna, wydajna, niepodrabialna.
8
9 Tęczówka Tęczówka (iris) nieprzezroczysta tarczka stanowiąca przednią część błony naczyniówkowej oka. W centrum zawiera otwór zwany źrenicą. Działa jak przysłona (reguluje dopływ światła do soczewki) dzięki dwóm antagonistycznym układom włókienek mięśniowych. Mięsień zwieracza źrenicy unerwiony przez włókna przywspółczulne, wiązki mięśniowe ułożone spiralnie i znajduje się przy brzegu źrenicy. Mięsień rozwieracza źrenicy unerwiony przez włókna współczulne, wiązki mięśniowe ułożone promieniście między obwodem tęczówki a źrenicą.
10 Tęczówka - ciekawostki Kształtuje się w ciągu dwóch pierwszych lat życia i nie zmienia do śmierci (poza nowotworem i uszkodzeniem mechanicznym), Ulega zniszczeniu w przeciągu 5 sekund po zgonie, Istnieje aż 266 punktów charakterystycznych tęczówki (parokrotnie razy więcej niż w przypadku odcisku palca), ze względu na niepowtarzalne ułożenie ziaren melaniny Różne tęczówki u bliźniąt jednojajowych (!) nawet u tej samej osoby tęczówka prawego oka różni się od tęczówki lewego oka (!)
11 Wady i zalety tęczówki jako metody identyfikacji WADY mała akceptowalność społeczna, konieczność przybrania określonej pozy w czasie akwizycji zdjęć, łatwość podrobienia. ZALETY unikalność rozpoznawanej cechy, naturalne odseparowanie od środowiska zewnętrznego i zabezpieczenie przed jego wpływami, rejestrowanie obrazu jest łatwe w realizacji i nieinwazyjne, matematyczno-naukowe podstawy procesu rozpoznawania tęczówki w jasny sposób dowodzą, że jest to najskuteczniejsza technika biometryczna, niezmienność w czasie.
12 Tęczówka
13 Rys historyczny 1936 okulista Frank Burch zaproponował użycie tęczówki do identyfikacji ludzi; 1985 doktorzy Leonard Flom oraz Aran Safir, stwierdzają, że żadne dwie tęczówki nie są do siebie podobne patent dla L. Floma i A. Safira; L. Flom zwraca się do dr Johna Daugmana o zbudowanie algorytmu automatyzującego identyfikację tęczówki; 1993 Departament Obrony USA rozpoczyna test systemu; 1994 patent dla algorytmu Daugmana; 1995 ukończenie prac na systemem (Flow, Safir, Daugman); pierwszy komercyjny system; 2005 wygasa patent na podstawowy algorytm; 2011 końcem roku wygasa patent IrisCodes Daugmana [Smith, 2005].
14 Tęczówka jako cecha biometryczna 1-wsze systemy powstały w połowie lat 80-tych XX wieku, obecnie prawdopodobieństwo błędu Obraz uzyskiwany w świetle widzialnym lub bliskiej podczerwieni
15 Irydologia
16 ALGORYTM
17 System rozpoznawania tęczówki
18 Przebieg algorytmu 1. Zlokalizowanie tęczówki ( środek źrenicy jest również środkiem tęczówki) 2. Normalizacja Wzorzec tęczówki zostaje zdemodulowany celem uzyskania informacji o fazie (całki kwadraturowe Gabora) Faza (w przeciwieństwie do amplitudy sygnału) jest niezależna od warunków oświetlenia i kontrastu obrazu (lepiej nadaje się do odróżniania). Kąty fazowe są niezależne od kontrastu 3. Zmiana układu współrzędnych 4. Kodowanie i ekstrakcja cech 5. Rozpoznanie (decyzja)
19 1. Lokalizacja tęczówki Obszar aproksymowany jest do okręgu. Granicami są: granica tęczówki oraz siatkówki. W pierwszym kroku należy wykryć te krawędzie, na przykład posługując się całkowo-różnicowym operatorem, żeby odizolować granice (Daugman 1993). Inną metodą jest podzielenie tego etapu na dwa kroki - konwersja zdjęcia na binarną mapę w oparciu gradient. Następnie stosuje się transformatę Hougha żeby wykryć granice. W praktyce najskuteczniejsze jest połączenie obu metod.
20 2. Normalizacja Znormalizować obraz tęczówki to przetransformować region tęczówki w taki sposób, żeby mieć określone wymiary i usunięte niechciane szumy. Po tej operacji, dwie fotografie tej samej tęczówki oka pod różnymi kątami czy oświetleniu, będa mieć te same charakterystyczne cechy. Ważne jest zadbanie, żeby normalizujące koła nie miały ustalonych promieni na sztywno. Rubber Sheet Model odwzorowuje każdy punkt, który znajduje się w obszarze tęczówki, na współrzędne biegunowe. Wtedy znormalizowany region jest pakowany do regionu prostokątnego (odwzorowanie z kartezjańskiego układu współrzędnych, do niekoncentrycznej biegunowej reprezentacji)
21
22 3. Kodowanie i ekstrakcja cech Konstruowanie kodu tęczówki jest ostatnim etapem. Przed lokalizacją tęczówki konieczne jest wyciągnięcie najbardziej znaczących cech do odpowiednich wzorów, by umożliwić porównanie różnych tęczówek Wzór tęczówki daje nam dwa typy informacji: amplitudę oraz fazę. Tylko informacja z fazy jest wykorzystywana. Transformata falkowa jest stosowana do dekompozycji informacji z regionów tęczówki w komponenty, które pojawią się w różnych rozdzielczościach, pozwalających na zaznaczenie w nich tych samych pozycji.
23 3. Kodowanie i ekstrakcja cech
24 3. Kodowanie i ekstrakcja cech Kąt użyty w fazie jest poddawany kwantyzacji, żeby zbudować kod tęczówki. Kwantyzację przedstawia poniższy rysunek. Poddany kwantyzacji sygnał, jest opisany za pomocą wymienionych tutaj całek, w pseudo biegunowym systemie.
25 4. Rozpoznanie (odległość Hamminga) Wzorzec do dopasowań zaproponowany przez Daugmana. Kiedy porównujemy dwa wzorce bitowe, HD reprezentuje ilość bitów, które są inne w obu wzorcach (porównując uporządkowane pozycje). Używając tego sposobu dopasowań, możemy jednoznacznie stwierdzić, czy dany szereg naszych bitów pasuje do innego. X oraz Y, są dwoma bitami we wzorcach. Jeżeli bit we wzorcu X jest inny niż we wzorcu Y, wtedy operacja XOR da nam rezultat 1. Następnie wynik jest dzielony przez N elementów, czyli ilość bitów opisujących tęczówkę. Idealnie jest kiedy HD jest równy 0. Zaleta: na 300 MHz CPU można przeglądać tak tęczówek w ciągu jednej sekundy. Na 3 GHz: 1 milion w 1 sekundę.
26 ZADANIE DLA PAŃSTWA
27 1. Pobranie obrazu
28 2. Binaryzacja P - próg binaryzacji A(i,j) - wartość szarości w miejscu i,j obrazka w - wysokość obrazka h- szerokość obrazka
29 3. Normalizacja progu Niezależnie i osobno dla źrenicy i tęczówki Próg dla źrenicy = P/4,5 Próg dla tęczówki = P/1,5
30 4. Oczyszczenie obrazu W dowolnym programie graficznym oczyścić obraz z brwi i rzęs
31 Wyznaczenie środka źrenicy (wybór 1 z 2 metod) a. wpisać plamę źrenicy w okrąg b. b. wyznaczyć najdłuższe linie proste łączące piksele krawędziowe plamy źrenicy i jako środek wziąć ich punkt przecięcia.
32 Wyznaczenie promienia tęczówki W oparciu o wyznaczony środek źrenicy można wyznaczyć promień tęczówki poprzez analizę krawędzi pozostałej plamy tęczówki i opisuje się tęczówkę za pomocą równania okręgu.
33 Rozcinanie pierścienia Proszę rozciąć otrzymany pierścień i wyświetlić go w formie paska:
34 Zadanie Wykrywanie krawędzi w obrazie tęczówki
35
36
37
LINIE PAPILARNE 16:15-17:45
WARSZTATY Przetwarzanie obrazów w biometrii LINIE PAPILARNE 16:15-17:45 Na początek trochę teorii. Czym jest biometria? Biometria to nauka zajmująca się rozpoznawaniem ludzi na podstawie ich cech fizjologicznych
Bardziej szczegółowoOdciski palców ekstrakcja cech
Kolasa Natalia Odciski palców ekstrakcja cech Biometria sprawozdanie z laboratorium 4 1. Wstęp Biometria zajmuje się rozpoznawaniem człowieka na podstawie jego cech biometrycznych. Jest to możliwe ponieważ
Bardziej szczegółowoMetody kodowania wybranych cech biometrycznych na przykładzie wzoru naczyń krwionośnych dłoni i przedramienia. Mgr inż.
Metody kodowania wybranych cech biometrycznych na przykładzie wzoru naczyń krwionośnych dłoni i przedramienia Mgr inż. Dorota Smorawa Plan prezentacji 1. Wprowadzenie do zagadnienia 2. Opis urządzeń badawczych
Bardziej szczegółowoBIOMETRIA CECHY BIOMETRYCZNE: TĘCZÓWKA
BIOMETRIA CECHY BIOMETRYCZNE: TĘCZÓWKA Tęczówka Nieprzezroczysta tarczka stanowiąca przednią częśd błony naczyniówkowej oka. W centrum zawiera otwór zwany źrenicą. Działa jak przysłona (reguluje dopływ
Bardziej szczegółowoCyfrowe przetwarzanie obrazów i sygnałów Wykład 9 AiR III
1 Na podstawie materiałów autorstwa dra inż. Marka Wnuka. Niniejszy dokument zawiera materiały do wykładu z przedmiotu Cyfrowe Przetwarzanie Obrazów i Sygnałów. Jest on udostępniony pod warunkiem wykorzystania
Bardziej szczegółoworozpoznawania odcisków palców
w algorytmie rozpoznawania odcisków palców Politechnika Łódzka Wydział Fizyki Technicznej, Informatyki i Matematyki Stosowanej 24 października 2008 Plan prezentacji 1 Wstęp 2 3 Metoda badań Wyniki badań
Bardziej szczegółowoMateriały dydaktyczne: Maciej Krzymowski. Biometryka
Biometryka Biometryka Nauka o mierzalnych cechach fizycznych lub behawioralnych organizmów Ŝywych, z greckiego: "bios" = Ŝywy "metron" = mierzyć. Biometria Zespół metod słuŝących do sprawdzania toŝsamości
Bardziej szczegółowoBiometria 2013/14. Laboratorium 8 EKSTRAKCJA CECH W OBRAZIE (TĘCZÓWKA)
Biometria 2013/14 Laboratorium 8 EKSTRAKCJA CECH W OBRAZIE (TĘCZÓWKA) Tęczówka to barwny obszar (mięsień) oka ograniczony przez twardówkę i źrenicę. Jest ona unikalnym identyfikatorem biometrycznym o dobrych
Bardziej szczegółowoi ruchów użytkownika komputera za i pozycjonujący oczy cyberagenta internetowego na oczach i akcjach użytkownika Promotor: dr Adrian Horzyk
System śledzenia oczu, twarzy i ruchów użytkownika komputera za pośrednictwem kamery internetowej i pozycjonujący oczy cyberagenta internetowego na oczach i akcjach użytkownika Mirosław ł Słysz Promotor:
Bardziej szczegółowoSzacowanie wartości monet na obrazach.
Marcin Nieściur projekt AiPO Szacowanie wartości monet na obrazach. 1. Wstęp. Celem projektu było stworzenie pluginu do programu ImageJ pozwalającego na szacowanie wartości monet znajdujących się na obrazach
Bardziej szczegółowoGrafika Komputerowa Wykład 2. Przetwarzanie obrazów. mgr inż. Michał Chwesiuk 1/38
Wykład 2 Przetwarzanie obrazów mgr inż. 1/38 Przetwarzanie obrazów rastrowych Jedna z dziedzin cyfrowego obrazów rastrowych. Celem przetworzenia obrazów rastrowych jest użycie edytujących piksele w celu
Bardziej szczegółowoImplementacja filtru Canny ego
ANALIZA I PRZETWARZANIE OBRAZÓW Implementacja filtru Canny ego Autor: Katarzyna Piotrowicz Kraków,2015-06-11 Spis treści 1. Wstęp... 1 2. Implementacja... 2 3. Przykłady... 3 Porównanie wykrytych krawędzi
Bardziej szczegółowoBIBLIOTEKA PROGRAMU R - BIOPS. Narzędzia Informatyczne w Badaniach Naukowych Katarzyna Bernat
BIBLIOTEKA PROGRAMU R - BIOPS Narzędzia Informatyczne w Badaniach Naukowych Katarzyna Bernat Biblioteka biops zawiera funkcje do analizy i przetwarzania obrazów. Operacje geometryczne (obrót, przesunięcie,
Bardziej szczegółowoANALIZA SEMANTYCZNA OBRAZU I DŹWIĘKU
ANALIZA SEMANTYCZNA OBRAZU I DŹWIĘKU obraz dr inż. Jacek Naruniec Analiza Składowych Niezależnych (ICA) Independent Component Analysis Dąży do wyznaczenia zmiennych niezależnych z obserwacji Problem opiera
Bardziej szczegółowoKrzysztof Ślot Biometria Łódź, ul. Wólczańska 211/215, bud. B9 tel
Krzysztof Ślot Biometria 9-924 Łódź, ul. Wólczańska 211/215, bud. B9 tel. 42 636 65 www.eletel.p.lodz.pl, ie@p.lodz.pl Wprowadzenie Biometria Analiza rejestrowanych zachowań i cech osobniczych (np. w celu
Bardziej szczegółowoAUTOMATYCZNE ROZPOZNAWANIE PUNKTÓW KONTROLNYCH GŁOWY SŁUŻĄCYCH DO 3D MODELOWANIA JEJ ANATOMII I DYNAMIKI
AUTOMATYCZNE ROZPOZNAWANIE PUNKTÓW KONTROLNYCH GŁOWY SŁUŻĄCYCH DO 3D MODELOWANIA JEJ ANATOMII I DYNAMIKI Tomasz Huczek Promotor: dr Adrian Horzyk Cel pracy Zasadniczym celem pracy było stworzenie systemu
Bardziej szczegółowoSYSTEM BIOMETRYCZNY IDENTYFIKUJĄCY OSOBY NA PODSTAWIE CECH OSOBNICZYCH TWARZY. Autorzy: M. Lewicka, K. Stańczyk
SYSTEM BIOMETRYCZNY IDENTYFIKUJĄCY OSOBY NA PODSTAWIE CECH OSOBNICZYCH TWARZY Autorzy: M. Lewicka, K. Stańczyk Kraków 2008 Cel pracy projekt i implementacja systemu rozpoznawania twarzy, który na podstawie
Bardziej szczegółowoPodstawy programowanie systemów wizyjnych InSight firmy Cognex. Środowisku InSight Explorer / Spreadshee
Podstawy programowanie systemów wizyjnych InSight firmy Cognex Środowisku InSight Explorer / Spreadshee Opis zadania: Wykrycie umownych różnic pomiędzy wzorcową płytką testową i płytkami zawierającymi
Bardziej szczegółowoCECHY BIOMETRYCZNE: ODCISK PALCA
CECHY BIOMETRYCZNE: ODCISK PALCA Odcisk palca można jednoznacznie przyporządkować do osoby. Techniki pobierania odcisków palców: Czujniki pojemnościowe - matryca płytek przewodnika i wykorzystują zjawisko
Bardziej szczegółowoProblematyka budowy skanera 3D doświadczenia własne
Problematyka budowy skanera 3D doświadczenia własne dr inż. Ireneusz Wróbel ATH Bielsko-Biała, Evatronix S.A. iwrobel@ath.bielsko.pl mgr inż. Paweł Harężlak mgr inż. Michał Bogusz Evatronix S.A. Plan wykładu
Bardziej szczegółowoPRÓBNY EGZAMIN MATURALNY Z MATEMATYKI poziom rozszerzony
Próbny egzamin maturalny z matematyki. Poziom rozszerzony 1 PRÓNY EGZMIN MTURLNY Z MTEMTYKI poziom rozszerzony ZNI ZMKNIĘTE W każdym z zadań 1.. wybierz i zaznacz jedną poprawną odpowiedź. Zadanie 1. (0
Bardziej szczegółowoPROVEN BY TIME. www.wasko.pl
PROVEN BY TIME www.wasko.pl Biometria jako metoda uwierzytelniania Dominik Pudykiewicz Departament Systemów Bezpieczeństwa WASKO S.A. Biometria jako metoda uwierzytelniania Agenda Uwierzytelnianie jako
Bardziej szczegółowoBiometria. Fenomen tęczówki oka. Dominik Szydłowski
Biometria Fenomen tęczówki oka Dominik Szydłowski Budowa oka i tęczówki Oczy są receptorami centralnego układu nerwowego. Są zbudowane z kilku tkanek różnego rodzaju, które można podzielić na 4 części:
Bardziej szczegółowoRozpoznawanie obrazów na przykładzie rozpoznawania twarzy
Rozpoznawanie obrazów na przykładzie rozpoznawania twarzy Wykorzystane materiały: Zadanie W dalszej części prezentacji będzie omawiane zagadnienie rozpoznawania twarzy Problem ten można jednak uogólnić
Bardziej szczegółowoWedług raportu ISO z 1988 roku algorytm JPEG składa się z następujących kroków: 0.5, = V i, j. /Q i, j
Kompresja transformacyjna. Opis standardu JPEG. Algorytm JPEG powstał w wyniku prac prowadzonych przez grupę ekspertów (ang. Joint Photographic Expert Group). Prace te zakończyły się w 1991 roku, kiedy
Bardziej szczegółowoReprezentacja i analiza obszarów
Cechy kształtu Topologiczne Geometryczne spójność liczba otworów liczba Eulera szkielet obwód pole powierzchni środek ciężkości ułożenie przestrzenne momenty wyższych rzędów promienie max-min centryczność
Bardziej szczegółowoBiometryczna Weryfikacja (NIE inwigilacja)
Biometryczna Weryfikacja (NIE inwigilacja) Lucyna Szaszkiewicz Sales Director 23.06.2015 Warszawa Nip 123-456-78-19 Pesel 79110507431 Córka 10120212321 Syn 13021023175 Mąż 75071302113 REGON 123456785 TEL
Bardziej szczegółowoFiltracja obrazu operacje kontekstowe
Filtracja obrazu operacje kontekstowe Podział metod filtracji obrazu Metody przestrzenne i częstotliwościowe Metody liniowe i nieliniowe Główne zadania filtracji Usunięcie niepożądanego szumu z obrazu
Bardziej szczegółowoTeoria do zajęć została opracowana na podstawie materiałów pochodzących ze strony internetowej mgra Krzysztofa Misztala:
Cechy biometryczne: Małżowina uszna (Ear recognition) Teoria do zajęć została opracowana na podstawie materiałów pochodzących ze strony internetowej mgra Krzysztofa Misztala: http://misztal.edu.pl. Aplikacje
Bardziej szczegółowoPRÓBNY EGZAMIN MATURALNY Z MATEMATYKI
WPISUJE ZDAJĄCY KOD PESEL PRÓBNY EGZAMIN MATURALNY Z MATEMATYKI POZIOM ROZSZERZONY PRZED MATURĄ MAJ 2015 1. Sprawdź, czy arkusz egzaminacyjny zawiera 22 strony ( zadania 1 19). Ewentualny brak zgłoś przewodniczącemu
Bardziej szczegółowoWstęp Pierwsze kroki Pierwszy rysunek Podstawowe obiekty Współrzędne punktów Oglądanie rysunku...
Wstęp... 5 Pierwsze kroki... 7 Pierwszy rysunek... 15 Podstawowe obiekty... 23 Współrzędne punktów... 49 Oglądanie rysunku... 69 Punkty charakterystyczne... 83 System pomocy... 95 Modyfikacje obiektów...
Bardziej szczegółowoParametryzacja obrazu na potrzeby algorytmów decyzyjnych
Parametryzacja obrazu na potrzeby algorytmów decyzyjnych Piotr Dalka Wprowadzenie Z reguły nie stosuje się podawania na wejście algorytmów decyzyjnych bezpośrednio wartości pikseli obrazu Obraz jest przekształcany
Bardziej szczegółowoOperacje morfologiczne w przetwarzaniu obrazu
Przekształcenia morfologiczne obrazu wywodzą się z morfologii matematycznej działu matematyki opartego na teorii zbiorów Wykorzystuje się do filtracji morfologicznej, wyszukiwania informacji i analizy
Bardziej szczegółowoRys. 1 Schemat układu obrazującego 2f-2f
Ćwiczenie 15 Obrazowanie. Celem ćwiczenia jest zbudowanie układów obrazujących w świetle monochromatycznym oraz zaobserwowanie różnic w przypadku obrazowania za pomocą różnych elementów optycznych, zwracając
Bardziej szczegółowoPoczątek biometrycznych systemów autoryzacji: Babilon i Egipt
Polski Rynek Biometryki Jakub Ożyński Historia biometryki Początek biometrycznych systemów autoryzacji: Babilon i Egipt Metody autoryzacji: Linie papilarne, Odciski stóp Odciski dłoni Zastosowanie: Potwierdzanie
Bardziej szczegółowoKGGiBM GRAFIKA INŻYNIERSKA Rok III, sem. VI, sem IV SN WILiŚ Rok akademicki 2011/2012
Rysowanie precyzyjne 7 W ćwiczeniu tym pokazane zostaną wybrane techniki bardzo dokładnego rysowania obiektów w programie AutoCAD 2012, między innymi wykorzystanie punktów charakterystycznych. Narysować
Bardziej szczegółowoReprezentacja i analiza obszarów
Cechy kształtu Topologiczne Geometryczne spójność liczba otworów liczba Eulera szkielet obwód pole powierzchni środek cięŝkości ułoŝenie przestrzenne momenty wyŝszych rzędów promienie max-min centryczność
Bardziej szczegółowoSpis treści. strona 1 z 11
Spis treści 1. Edycja obrazów fotograficznych...2 1.1. Księżyc...2 1.2. Słońce zza chmur...4 1.3. Rzeka lawy...6 1.4. Śnieżyca...7 1.5. Ulewa...8 1.6. Noktowizor...9 strona 1 z 11 1. Edycja obrazów fotograficznych
Bardziej szczegółowoZygmunt Wróbel i Robert Koprowski. Praktyka przetwarzania obrazów w programie Matlab
Zygmunt Wróbel i Robert Koprowski Praktyka przetwarzania obrazów w programie Matlab EXIT 2004 Wstęp 7 CZĘŚĆ I 9 OBRAZ ORAZ JEGO DYSKRETNA STRUKTURA 9 1. Obraz w programie Matlab 11 1.1. Reprezentacja obrazu
Bardziej szczegółowoKrzywe stożkowe Lekcja II: Okrąg i jego opis w różnych układach współrzędnych
Krzywe stożkowe Lekcja II: Okrąg i jego opis w różnych układach współrzędnych Wydział Matematyki Politechniki Wrocławskiej Okrąg Okrąg jest szczególną krzywą stożkową. Wyznacza nam koło, które jest podstawą
Bardziej szczegółowoMetody wyszukiwania włókien Omówione zostaną dwie wybrane metody wyszukiwania na obrazie rozmieszczonych losowo kształtów okrągłych.
PM-101/06 Automatyzacja komputerowej analizy obrazów mikrostruktur PIOTR WOLSZCZAK Komputerowa analiza obrazu stosowana w ocenie ilościowej i jakościowej budowy mikrostrukturalnej kompozytów polega na
Bardziej szczegółowoRysowanie precyzyjne. Polecenie:
7 Rysowanie precyzyjne W ćwiczeniu tym pokazane zostaną różne techniki bardzo dokładnego rysowania obiektów w programie AutoCAD 2010, między innymi wykorzystanie punktów charakterystycznych. Z uwagi na
Bardziej szczegółowoRównania miłości. autor: Tomasz Grębski
Równania miłości autor: Tomasz Grębski Tytuł pewnie trochę dziwnie brzmi, bo czy miłość da się opisać równaniem? Symbolem miłości jest niewątpliwie Serce, a zatem spróbujmy opisać kształt serca równaniem
Bardziej szczegółowoAutomatyka i Robotyka, V rok. promotor: dr Adrian Horzyk. Kraków, 3 czerwca System automatycznego rozpoznawania
Automatyka i Robotyka, V rok Kraków, 3 czerwca 2009 promotor: dr Adrian Horzyk 1 2 i problemy 3 4 Technologie 5 Wyniki 6 Podział biometrii 7 cech opisujących parametry ludzi - A. K. Jain uniwersalność
Bardziej szczegółowoLogiczny model komputera i działanie procesora. Część 1.
Logiczny model komputera i działanie procesora. Część 1. Klasyczny komputer o architekturze podanej przez von Neumana składa się z trzech podstawowych bloków: procesora pamięci operacyjnej urządzeń wejścia/wyjścia.
Bardziej szczegółowoTemat: Zaprojektowanie procesu kontroli jakości wymiarów geometrycznych na przykładzie obudowy.
Raport z przeprowadzonych pomiarów. Temat: Zaprojektowanie procesu kontroli jakości wymiarów geometrycznych na przykładzie obudowy. Spis treści 1.Cel pomiaru... 3 2. Skanowanie 3D- pozyskanie geometrii
Bardziej szczegółowoPrzygotowanie materiału uczącego dla OCR w oparciu o aplikację Wycinanki.
Przygotowanie materiału uczącego dla OCR w oparciu o aplikację Wycinanki. Zespół bibliotek cyfrowych PCSS 6 maja 2011 1 Cel aplikacji Aplikacja wspomaga przygotowanie poprawnego materiału uczącego dla
Bardziej szczegółowoKonwersja dźwięku analogowego do postaci cyfrowej
Konwersja dźwięku analogowego do postaci cyfrowej Schemat postępowania podczas przetwarzania sygnału analogowego na cyfrowy nie jest skomplikowana. W pierwszej kolejności trzeba wyjaśnić kilka elementarnych
Bardziej szczegółowoPattern Classification
Pattern Classification All materials in these slides were taken from Pattern Classification (2nd ed) by R. O. Duda, P. E. Hart and D. G. Stork, John Wiley & Sons, 2000 with the permission of the authors
Bardziej szczegółowoModel odpowiedzi i schemat oceniania do arkusza II
Model odpowiedzi i schemat oceniania do arkusza II Zadanie 12 (3 pkt) Z warunków zadania : 2 AM = MB > > n Wprowadzenie oznaczeń, naprzykład: A = (x, y) i obliczenie współrzędnych wektorów n Obliczenie
Bardziej szczegółowoAlgorytm SAT. Marek Zając 2012. Zabrania się rozpowszechniania całości lub fragmentów niniejszego tekstu bez podania nazwiska jego autora.
Marek Zając 2012 Zabrania się rozpowszechniania całości lub fragmentów niniejszego tekstu bez podania nazwiska jego autora. Spis treści 1. Wprowadzenie... 3 1.1 Czym jest SAT?... 3 1.2 Figury wypukłe...
Bardziej szczegółowoPrzetwarzanie obrazu
Przetwarzanie obrazu Przegląd z uwzględnieniem obrazowej bazy danych Tatiana Jaworska Jaworska@ibspan.waw.pl www.ibspan.waw.pl/~jaworska Umiejscowienie przetwarzania obrazu Plan prezentacji Pojęcia podstawowe
Bardziej szczegółowoŁożysko z pochyleniami
Łożysko z pochyleniami Wykonamy model części jak na rys. 1 Rys. 1 Część ta ma płaszczyznę symetrii (pokazaną na rys. 1). Płaszczyzna ta może być płaszczyzną podziału formy odlewniczej. Aby model można
Bardziej szczegółowo9. OBRAZY i FILTRY BINARNE 9.1 Erozja, dylatacja, zamykanie, otwieranie
9. OBRAZY i FILTRY BINARNE 9.1 Erozja, dylatacja, zamykanie, otwieranie Obrazy binarne to takie, które mają tylko dwa poziomy szarości: 0 i 1 lub 0 i 255. ImageJ wykorzystuje to drugie rozwiązanie - obrazy
Bardziej szczegółowoĆwiczenie nr 8 - Modyfikacje części, tworzenie brył złożonych
Ćwiczenie nr 8 - Modyfikacje części, tworzenie brył złożonych Wprowadzenie Utworzone elementy bryłowe należy traktować jako wstępnie wykonane elementy, które dopiero po dalszej obróbce będą gotowymi częściami
Bardziej szczegółowoWymagania edukacyjne z matematyki dla klasy VIII. rok szkolny 2018/2019
Wymagania edukacyjne z matematyki dla klasy VIII rok szkolny 2018/2019 Program nauczania Matematyka z plusem realizowany przy pomocy podręcznika Matematyka z plusem LICZBY I DZIAŁANIA używać znaków do
Bardziej szczegółowo0 + 0 = 0, = 1, = 1, = 0.
5 Kody liniowe Jak już wiemy, w celu przesłania zakodowanego tekstu dzielimy go na bloki i do każdego z bloków dodajemy tak zwane bity sprawdzające. Bity te są w ścisłej zależności z bitami informacyjnymi,
Bardziej szczegółowoPraktyczne przykłady wykorzystania GeoGebry podczas lekcji na II etapie edukacyjnym.
Praktyczne przykłady wykorzystania GeoGebry podczas lekcji na II etapie edukacyjnym. Po uruchomieniu Geogebry (wersja 5.0) Pasek narzędzi Cofnij/przywróć Problem 1: Sprawdź co się stanie, jeśli połączysz
Bardziej szczegółowoSpośród licznych filtrów nieliniowych najlepszymi właściwościami odznacza się filtr medianowy prosty i skuteczny.
Filtracja nieliniowa może być bardzo skuteczną metodą polepszania jakości obrazów Filtry nieliniowe Filtr medianowy Spośród licznych filtrów nieliniowych najlepszymi właściwościami odznacza się filtr medianowy
Bardziej szczegółowoAkwizycja i przetwarzanie sygnałów cyfrowych
Akwizycja i przetwarzanie sygnałów cyfrowych Instytut Teleinformatyki ITI PK Kraków 21 luty 2011 Rewolucja cyfrowa i jej skutki Rewolucja cyfrowa - dane cyfrowe: podstawowy rodzaj informacji multimedialnych,
Bardziej szczegółowoAkademia Górniczo - Hutnicza im. Stanisława Staszica w Krakowie. Projekt. z przedmiotu Analiza i Przetwarzanie Obrazów
30 czerwca 2015 Akademia Górniczo - Hutnicza im. Stanisława Staszica w Krakowie Projekt z przedmiotu Analiza i Przetwarzanie Obrazów Wykrywanie tablic rejestracyjnych Jagieła Michał IS (GKiPO) Michał Jagieła
Bardziej szczegółowoSYSTEMY KONTROLI DOSTĘPU WYKORZYSTUJĄCE CZYTNIKI BIOMETRYCZNE
Politechnika Warszawska Wydział Transportu Zakład Telekomunikacji w Transporcie dr inż. Adam Rosiński SYSTEMY KONTROLI DOSTĘPU WYKORZYSTUJĄCE CZYTNIKI BIOMETRYCZNE Warszawa, 09.12.2011 Wzrastające zagrożenia
Bardziej szczegółowo12. Wprowadzenie Sygnały techniki cyfrowej Systemy liczbowe. Matematyka: Elektronika:
PRZYPOMNIJ SOBIE! Matematyka: Dodawanie i odejmowanie "pod kreską". Elektronika: Sygnały cyfrowe. Zasadę pracy tranzystorów bipolarnych i unipolarnych. 12. Wprowadzenie 12.1. Sygnały techniki cyfrowej
Bardziej szczegółowoWykrywanie twarzy na zdjęciach przy pomocy kaskad
Wykrywanie twarzy na zdjęciach przy pomocy kaskad Analiza i przetwarzanie obrazów Sebastian Lipnicki Informatyka Stosowana,WFIIS Spis treści 1. Wstęp... 3 2. Struktura i funkcjonalnośd... 4 3. Wyniki...
Bardziej szczegółowoMateriały pomocnicze do programu AutoCAD 2014
Łukasz Przeszłowski Politechnika Rzeszowska im. I. Łukasiewicza Wydział Budowy Maszyn i Lotnictwa Katedra Konstrukcji Maszyn Materiały pomocnicze do programu AutoCAD 2014 UWAGA: Są to materiały pomocnicze
Bardziej szczegółowoSamochodowy system detekcji i rozpoznawania znaków drogowych. Sensory w budowie maszyn i pojazdów Maciej Śmigielski
Samochodowy system detekcji i rozpoznawania znaków drogowych Sensory w budowie maszyn i pojazdów Maciej Śmigielski Rozpoznawanie obrazów Rozpoznawaniem obrazów możemy nazwać proces przetwarzania i analizowania
Bardziej szczegółowoprzetworzonego sygnału
Synteza falek ortogonalnych na podstawie oceny przetworzonego sygnału Instytut Informatyki Politechnika Łódzka 28 lutego 2012 Plan prezentacji 1 Sformułowanie problemu 2 3 4 Historia przekształcenia falkowego
Bardziej szczegółowoIdentyfikacja człowieka metody kryminalistyczne i biologiczne - ogólnie
Identyfikacja człowieka metody kryminalistyczne i biologiczne - ogólnie Problematyka identyfikacji osób jest przedmiotem zainteresowania kryminalistyki, która jako nauka praktyczna opracowuje: - zasady
Bardziej szczegółowoIDENTYFIKACJA OSÓB NA PODSTAWIE WZORU TĘCZÓWKI PERSON IDENTIFICATION BASED ON IRIS PATTERN
STUDIA INFORMATICA 2008 Volume 29 Number 2A (76) Mariusz RACHUBIŃSKI Politechnika Śląska, Instytut Informatyki IDENTYFIKACJA OSÓB NA PODSTAWIE WZORU TĘCZÓWKI Streszczenie. W artykule zaprezentowano istniejące
Bardziej szczegółowoteoria informacji Entropia, informacja, kodowanie Mariusz Różycki 24 sierpnia 2015
teoria informacji Entropia, informacja, kodowanie Mariusz Różycki 24 sierpnia 2015 1 zakres materiału zakres materiału 1. Czym jest teoria informacji? 2. Wprowadzenie matematyczne. 3. Entropia i informacja.
Bardziej szczegółowoTeoria Informacji - wykład. Kodowanie wiadomości
Teoria Informacji - wykład Kodowanie wiadomości Definicja kodu Niech S={s 1, s 2,..., s q } oznacza dany zbiór elementów. Kodem nazywamy wówczas odwzorowanie zbioru wszystkich możliwych ciągów utworzonych
Bardziej szczegółowoAlgorytmy genetyczne
9 listopada 2010 y ewolucyjne - zbiór metod optymalizacji inspirowanych analogiami biologicznymi (ewolucja naturalna). Pojęcia odwzorowujące naturalne zjawiska: Osobnik Populacja Genotyp Fenotyp Gen Chromosom
Bardziej szczegółowoPrzekształcenia widmowe Transformata Fouriera. Adam Wojciechowski
Przekształcenia widmowe Transformata Fouriera Adam Wojciechowski Przekształcenia widmowe Odmiana przekształceń kontekstowych, w których kontekstem jest w zasadzie cały obraz. Za pomocą transformaty Fouriera
Bardziej szczegółowoWidmo akustyczne radia DAB i FM, porównanie okien czasowych Leszek Gorzelnik
Widmo akustycznych sygnałów dla radia DAB i FM Pomiary widma z wykorzystaniem szybkiej transformacji Fouriera FFT sygnału mierzonego w dziedzinie czasu wykonywane są w skończonym czasie. Inaczej mówiąc
Bardziej szczegółowoDOKŁADNOŚĆ POMIARU DŁUGOŚCI
1a DOKŁADNOŚĆ POMIARU DŁUGOŚCI 1. ZAGADNIENIA TEORETYCZNE: sposoby wyznaczania niepewności pomiaru standardowa niepewność wyniku pomiaru wielkości mierzonej bezpośrednio i złożona niepewność standardowa;
Bardziej szczegółowoKompresja danych DKDA (7)
Kompresja danych DKDA (7) Marcin Gogolewski marcing@wmi.amu.edu.pl Uniwersytet im. Adama Mickiewicza w Poznaniu Poznań, 22 listopada 2016 1 Kwantyzacja skalarna Wprowadzenie Analiza jakości Typy kwantyzatorów
Bardziej szczegółowoAutomatyczne tworzenie trójwymiarowego planu pomieszczenia z zastosowaniem metod stereowizyjnych
Automatyczne tworzenie trójwymiarowego planu pomieszczenia z zastosowaniem metod stereowizyjnych autor: Robert Drab opiekun naukowy: dr inż. Paweł Rotter 1. Wstęp Zagadnienie generowania trójwymiarowego
Bardziej szczegółowoPL B1. POLITECHNIKA WARSZAWSKA, Warszawa, PL
RZECZPOSPOLITA POLSKA (12) OPIS PATENTOWY (19) PL (11) 232305 (13) B1 Urząd Patentowy Rzeczypospolitej Polskiej (21) Numer zgłoszenia: 425576 (22) Data zgłoszenia: 17.05.2018 (51) Int.Cl. G01R 21/00 (2006.01)
Bardziej szczegółowo2. Zmienne i stałe. Przykłady Napisz program, który wypisze na ekran wynik dzielenia 281 i 117 w postaci liczby mieszanej (tj. 2 47/117).
2. Zmienne i stałe Przykłady 2.1. Napisz program, który wypisze na ekran wynik dzielenia 281 i 117 w postaci liczby mieszanej (tj. 2 47/117). 5 int a = 281; int b = 117; 7 8 cout
Bardziej szczegółowoLekcja 5: Sieć Kohonena i sieć ART
Lekcja 5: Sieć Kohonena i sieć ART S. Hoa Nguyen 1 Materiał Sieci Kohonena (Sieć samo-organizująca) Rysunek 1: Sieć Kohonena Charakterystyka sieci: Jednowarstwowa jednokierunkowa sieć. Na ogół neurony
Bardziej szczegółowoPOPRAWIANIE JAKOŚCI OBRAZU W DZIEDZINIE PRZESTRZENNEJ (spatial image enhancement)
POPRAWIANIE JAKOŚCI OBRAZU W DZIEDZINIE PRZESTRZENNEJ (spatial image enhancement) Przetwarzanie obrazów cyfrowych w celu wydobycia / uwydatnienia specyficznych cech obrazu dla określonych zastosowań. Brak
Bardziej szczegółowoWYMAGANIA EDUKACYJNE Z MATEMATYKI DLA KLASY TRZECIEJ NA ROK SZKOLNY 2011/2012 DO PROGRAMU MATEMATYKA Z PLUSEM
WYMAGANIA EDUKACYJNE Z MATEMATYKI DLA KLASY TRZECIEJ NA ROK SZKOLNY 2011/2012 DO PROGRAMU MATEMATYKA Z PLUSEM LICZBY, WYRAŻENIA ALGEBRAICZNE umie obliczyć potęgę o wykładniku naturalnym; umie obliczyć
Bardziej szczegółowoWORDPRESS INSTRUKCJA OBSŁUGI
WORDPRESS INSTRUKCJA OBSŁUGI Zapraszamy do zapoznania się z Instrukcją obsługi panelu CMS Wordpress, która w krótkim czasie i bez większego kłopotu pozwoli na edycję treści i zawartości strony, w tym:
Bardziej szczegółowoTworzenie nowego rysunku Bezpośrednio po uruchomieniu programu zostanie otwarte okno kreatora Nowego Rysunku.
1 Spis treści Ćwiczenie 1...3 Tworzenie nowego rysunku...3 Ustawienia Siatki i Skoku...4 Tworzenie rysunku płaskiego...5 Tworzenie modeli 3D...6 Zmiana Układu Współrzędnych...7 Tworzenie rysunku płaskiego...8
Bardziej szczegółowoOkręgi na skończonej płaszczyźnie Mateusz Janus
Okręgi na skończonej płaszczyźnie Mateusz Janus Skończona płaszczyzna, to płaszczyzna zawierająca skończoną liczbę punktów. Punkty utożsamiamy z parami liczb, które są resztami z dzielenia przez ustaloną
Bardziej szczegółowoMATEMATYKA DLA CIEKAWSKICH
MATEMATYKA DLA CIEKAWSKICH Dowodzenie twierdzeń przy pomocy kartki. Część II Na rysunku przedstawiony jest obszar pewnego miasta wraz z zaznaczonymi szkołami podstawowymi. Wyobraźmy sobie, że mamy przydzielić
Bardziej szczegółowoBiometria tęczówki oka
Biometria tęczówki oka Adam Czajka i Andrzej Pacut Instytut Automatyki i Informatyki Stosowanej Politechnika Warszawska ul. Nowowiejska 15/19, 00-665 Warszawa Pracownia Biometrii Naukowa i Akademicka Sieć
Bardziej szczegółowoPL B1. Sposób odczytu topografii linii papilarnych i układ do odczytu topografii linii papilarnych. Politechnika Wrocławska,Wrocław,PL
RZECZPOSPOLITA POLSKA (12) OPIS PATENTOWY (19) PL (11) 202905 (13) B1 (21) Numer zgłoszenia: 357399 (51) Int.Cl. G06K 9/00 (2006.01) A61B 5/117 (2006.01) Urząd Patentowy Rzeczypospolitej Polskiej (22)
Bardziej szczegółowoTechnologia biometryczna w procesach obsługi pacjentów i obiegu dokumentacji medycznej Konferencja ekspercka dotycząca e- Zdrowia Warszawa, 27
Technologia biometryczna w procesach obsługi pacjentów i obiegu dokumentacji medycznej Konferencja ekspercka dotycząca e- Zdrowia Warszawa, 27 listopada 2011 Agenda Demonstracja działania systemu Technologia
Bardziej szczegółowoPodstawowe operacje arytmetyczne i logiczne dla liczb binarnych
1 Podstawowe operacje arytmetyczne i logiczne dla liczb binarnych 1. Podstawowe operacje logiczne dla cyfr binarnych Jeśli cyfry 0 i 1 potraktujemy tak, jak wartości logiczne fałsz i prawda, to działanie
Bardziej szczegółowoKompresja Kodowanie arytmetyczne. Dariusz Sobczuk
Kompresja Kodowanie arytmetyczne Dariusz Sobczuk Kodowanie arytmetyczne (lata 1960-te) Pierwsze prace w tym kierunku sięgają początków lat 60-tych XX wieku Pierwszy algorytm Eliasa nie został opublikowany
Bardziej szczegółowoO sygnałach cyfrowych
O sygnałach cyfrowych Informacja Informacja - wielkość abstrakcyjna, która moŝe być: przechowywana w pewnych obiektach przesyłana pomiędzy pewnymi obiektami przetwarzana w pewnych obiektach stosowana do
Bardziej szczegółowoLaboratorium Optyki Falowej
Marzec 2019 Laboratorium Optyki Falowej Instrukcja do ćwiczenia pt: Filtracja optyczna Opracował: dr hab. Jan Masajada Tematyka (Zagadnienia, które należy znać przed wykonaniem ćwiczenia): 1. Obraz fourierowski
Bardziej szczegółowoprawda symbol WIEDZA DANE komunikat fałsz liczba INFORMACJA (nie tyko w informatyce) kod znak wiadomość ENTROPIA forma przekaz
WIEDZA prawda komunikat symbol DANE fałsz kod INFORMACJA (nie tyko w informatyce) liczba znak forma ENTROPIA przekaz wiadomość Czy żyjemy w erze informacji? TAK Bo używamy nowego rodzaju maszyn maszyn
Bardziej szczegółowoDane, informacja, programy. Kodowanie danych, kompresja stratna i bezstratna
Dane, informacja, programy Kodowanie danych, kompresja stratna i bezstratna DANE Uporządkowane, zorganizowane fakty. Główne grupy danych: tekstowe (znaki alfanumeryczne, znaki specjalne) graficzne (ilustracje,
Bardziej szczegółowoPlan wykładów 2015/2016
Biometria WYKŁAD 1. Plan wykładów 2015/2016 1. Wprowadzenie do tematyki biometrii. 2. Cechy biometryczne: Tęczówka i siatkówka. 3. Cechy biometryczne: Detekcja twarzy, ruch ust. 4. Cechy biometryczne:
Bardziej szczegółowoKodowanie informacji. Kody liczbowe
Wykład 2 2-1 Kodowanie informacji PoniewaŜ komputer jest urządzeniem zbudowanym z układów cyfrowych, informacja przetwarzana przez niego musi być reprezentowana przy pomocy dwóch stanów - wysokiego i niskiego,
Bardziej szczegółowoSystemy liczbowe. 1. Przedstawić w postaci sumy wag poszczególnych cyfr liczbę rzeczywistą R = (10).
Wprowadzenie do inżynierii przetwarzania informacji. Ćwiczenie 1. Systemy liczbowe Cel dydaktyczny: Poznanie zasad reprezentacji liczb w systemach pozycyjnych o różnych podstawach. Kodowanie liczb dziesiętnych
Bardziej szczegółowoDane, informacja, programy. Kodowanie danych, kompresja stratna i bezstratna
Dane, informacja, programy Kodowanie danych, kompresja stratna i bezstratna DANE Uporządkowane, zorganizowane fakty. Główne grupy danych: tekstowe (znaki alfanumeryczne, znaki specjalne) graficzne (ilustracje,
Bardziej szczegółowoPolitechnika Warszawska Wydział Mechatroniki Instytut Automatyki i Robotyki
Politechnika Warszawska Wydział Mechatroniki Instytut Automatyki i Robotyki Ćwiczenie laboratoryjne 2 Temat: Modelowanie powierzchni swobodnych 3D przy użyciu programu Autodesk Inventor Spis treści 1.
Bardziej szczegółowo