This paper observes the application of the Compressive Sensing in reconstruction of the under-sampled iris images. Iris recognition represents form of biometric identification whose usage in real applications is growing. Compressive Sensing represents a novel form of sparse signal acquisition and recovering when small amount of data is a available. Different sparsity domains are considered and compared using various number of available image pixels. The theory is verified on iris images.


翻译:本文观察了压缩遥感在重建未充分抽样的虹膜图像中的应用情况。Iris识别是生物鉴别的一种形式,在实际应用中使用这种形式正在增加。压缩遥感是一种新形式,即当有少量数据可用时,获取和恢复的信号很少。考虑不同的宽度域,并使用各种现有图像像素进行比较。该理论在iris图像上得到验证。

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压缩感知是近年来极为热门的研究前沿,在若干应用领域中都引起瞩目。 compressive sensing(CS) 又称 compressived sensing ,compressived sample,大意是在采集信号的时候(模拟到数字),同时完成对信号压缩之意。 与稀疏表示不同,压缩感知关注的是如何利用信号本身所具有的稀疏性,从部分观测样本中恢复原信号。
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