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精确而快速地进行虹膜定位是有效地进行虹膜识别的重要前提.传统的虹膜定位方法有Daugman定位法、Hough变换定位法等,但其对睫毛比较浓密、虹膜被遮挡较多等情况下的图片处理效果不是很好.文章在总结前人工作的基础上,实现了一套基于深度学习的虹膜定位系统.该系统利用深度学习方法,根据虹膜图像区域的特点,对图像进行像素级分类.根据像素分类结果,可以很好地标识虹膜区域和非虹膜区域,达到定位识别虹膜区域的目的,并在中国科学院自动化所公布的虹膜数据集CASIA-IrisV3-Interval上验证了文章工作的有效性,像素分类精度达到约98.4%,达到了较高的鲁棒性. 相似文献
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在计算机系统中,数据库扮演着重要角色,一旦数据库内部信息泄露,就会造成重大损失.本文针对密文数据库现有的检索技术进行研究,引入SGX可信计算技术,资料库加密包括前置代理、应用加密及后置代理.前一个代理的技术思想是在数据库前添加一个安全代理服务,用户对数据库的访问都要经过这个安全代理服务,在这个服务中实现数据加解密、访问... 相似文献
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