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View Code? Open in Web Editor NEWThis is a practical activity of Topics in Computer Vision course
Home Page: https://www.inf.ufpr.br/menotti/ci396-181/irisrec.html
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Relatório trabalho 2 Visão Computacional Aluna: Laura Silva Lopes, GRR20163048 Os caminhos (linha 195 e linha 341) até os diretórios com as imagens estão como: path_lamp = './CASIA-Iris-Lamp-100' path_interval = './CASIA-IrisV4-Interval' Estão implementados e executando corretamente no código: - Leitura do banco de imagens - Segmentação e normalização da Iris - Cálculo da iris code por Wavelet - Local Binary Patterns (LBP) - FAR/FRR (DET curve) and EER usando Hamming distance - Cálculo de acurácia usando SVM O formato da chamada das funções cv2.HoughCircles presentes nos métodos de pré-processamento depende da versão do python que está usando. No momento, o método utilizado no HoughCircles está descrito como: cv2.HOUGH_GRADIENT, mas pode não funcionar quando for executado em outro computador (do dinf, por exemplo). Nesse caso deve-se usar o método: cv2.cv.CV_HOUGH_GRADIENT. Para o dataset IrisV4-Interval, o que muda de todo o processo de identificação da iris é o pré-processamento, que deve ser chamada a função preprocess_interval. Os processos de obtenção da iris pré-processada e dos LBPs são bastante demorados, além do treino de SVM e o cálculo de acurácia. Acurácia média obtida, com 10 sets de imagens treino/teste diferentes, usando kfold, do CASIA Lamp: 0.662895409794144 Acurácia média obtida, com 10 sets de imagens treino/teste diferentes, usando kfold, do CASIA Interval: 0.2774412374697546
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