dc.contributor.advisor | Vala, David | cs |
dc.contributor.author | Pleskotová, Martina | cs |
dc.date.accessioned | 2014-08-05T10:06:38Z | |
dc.date.available | 2014-08-05T10:06:38Z | |
dc.date.issued | 2014 | cs |
dc.identifier.other | OSD002 | cs |
dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/10084/103880 | |
dc.description | Import 05/08/2014 | cs |
dc.description.abstract | Tato diplomová práce v její první části stručně charakterizuje hlavní způsoby biometrického rozpoznávání osob. Pro aplikaci na střelnou zbraň byla vybrána jako optimální technologie rozpoznávání pomocí oční duhovky uživatele. Chronologie samotného rozpoznávání byla zprvu popsána teoreticky, poté následovala praktická implementace algoritmu v programovacím prostředí MATLAB. V algoritmu modelu bylo vylíčeno předzpracování obrazu, detekce hran pomocí Cannyho detektoru. Dále lokalizace duhovky s využitím Houghovy transformace na kterou navazuje normalizace pomocí Daugmanova operátoru a Gaborova filtrace představující kódování. Výsledné kódy se porovnávají dle Hammingovy vzdálenosti. Pro využití v praxi byl vytvořen užitný model, vhodný k dalšímu vývoji. | cs |
dc.description.abstract | The essential ways of biometric subjects recognition are defined briefly in the first thesis part. Chosing as optimal recognition technology by user iris for the fire arm application. Describing the self recognition chronology theoretically at first, further following the practical implementation of algorithm in MATLAB programming environment. The image preprocessing and the edges detection by the Canny detector were drawn out in the model algorithm. The iris localization with Hough transformation use whereon the normalization is connected by Daugman Operator and Gabor filter representing coding. Comparison of the final codes acc. to Hamming distance. The usable model appropriate for the next development was created for the subsequent improvement in the practice. | en |
dc.format.extent | 2416360 bytes | cs |
dc.format.mimetype | application/pdf | cs |
dc.language.iso | cs | cs |
dc.publisher | Vysoká škola báňská - Technická univerzita Ostrava | cs |
dc.subject | Biometrie | cs |
dc.subject | Identifikace | cs |
dc.subject | Duhovka | cs |
dc.subject | Střelná zbraň | cs |
dc.subject | kamera | cs |
dc.subject | MATLAB | cs |
dc.subject | Cannyho detektor | cs |
dc.subject | Houghova transformace | cs |
dc.subject | Daugmanův operátor | cs |
dc.subject | Gaborova filtrace | cs |
dc.subject | Hammingova vzdálenost | cs |
dc.subject | Biometry | en |
dc.subject | Identification | en |
dc.subject | Iris | en |
dc.subject | Gun | en |
dc.subject | Camera | en |
dc.subject | MATLAB | en |
dc.subject | Canny detector | en |
dc.subject | Hough transformation | en |
dc.subject | Daugman´s Algorithm | en |
dc.subject | Gabor filter | en |
dc.subject | Hamming distance | en |
dc.title | Biometrická identifikace uživatele pro střelné zbraně | cs |
dc.title.alternative | Biometric User Identification for Firearms | en |
dc.type | Diplomová práce | cs |
dc.contributor.referee | Kocich, Jiří | cs |
dc.date.accepted | 2014-06-03 | cs |
dc.thesis.degree-name | Ing. | cs |
dc.thesis.degree-level | Magisterský studijní program | cs |
dc.thesis.degree-grantor | Vysoká škola báňská - Technická univerzita Ostrava. Fakulta elektrotechniky a informatiky | cs |
dc.description.department | 450 - Katedra kybernetiky a biomedicínského inženýrství | cs |
dc.thesis.degree-program | Elektrotechnika | cs |
dc.thesis.degree-branch | Biomedicínské inženýrství | cs |
dc.description.result | velmi dobře | cs |
dc.identifier.sender | S2724 | cs |
dc.identifier.thesis | PLE119_FEI_N2649_3901T009_2014 | |
dc.rights.access | openAccess | |