Código fonte avançado. Com 31.10.2015 O código fonte Matlab para reconhecimento biométrico foi atualizado. Custos reduzidos. Todo o software é fornecido com grandes descontos, muitos códigos são oferecidos gratuitamente. Melhores performances. Alguns pequenos erros foram corrigidos. Capacidades de software aprimoradas. Muitos códigos foram melhorados em termos de velocidade e gerenciamento de memória. Siga-nos no Twitter Siga-nos no FaceBook Siga-nos no YouTube Siga-nos no LinkedIn Ajuda em tempo real. Conecte-nos agora com o tutorial de vídeo WhatsApp 393207214179. O software é intuitivo, fácil de entender e bem documentado. Para a maioria dos códigos, muitos tutoriais em vídeo foram publicados no nosso canal do YouTube. Também desenvolvemos softwares sob demanda. Para qualquer dúvida, envie-nos um e-mail. Junte-se a nós21.06.2005 Um sistema biométrico pode ser visto como um sistema de reconhecimento de padrões composto por três módulos principais: o módulo de sensor, o módulo de extração de recursos e o módulo de correspondência de recursos. O design de tal sistema é estudado no contexto de muitas modalidades biométricas de uso comum - impressão digital, face, fala, mão, íris. Vários algoritmos que foram desenvolvidos para cada uma dessas modalidades serão apresentados. 16.05.2006 Uma rede neural é um grupo interconectado de neurônios biológicos. No uso moderno, o termo também pode se referir a redes neurais artificiais, que são constituídas por neurônios artificiais. Assim, o termo Rede Neural especifica dois conceitos distintos: - Uma rede neural biológica é um plexo de neurônios conectados ou funcionalmente relacionados no sistema nervoso periférico ou no sistema nervoso central. - No campo da neurociência, muitas vezes se refere a um grupo de neurônios de um sistema nervoso que são adequados para análise laboratorial. As redes neurais artificiais foram concebidas para modelar algumas propriedades das redes neurais biológicas, embora a maioria das aplicações seja de natureza técnica em oposição aos modelos cognitivos. As redes neurais são feitas de unidades que geralmente são assumidas como simples no sentido de que seu estado pode ser descrito por números únicos, seus valores de ativação. Cada unidade gera um sinal de saída com base em sua ativação. As unidades são conectadas entre si de forma muito específica, cada conexão com um peso individual (novamente descrito por um único número). Cada unidade envia seu valor de saída para todas as outras unidades às quais eles têm uma conexão de saída. Através destas conexões, a saída de uma unidade pode influenciar as ativações de outras unidades. A unidade que recebe as conexões calcula sua ativação tomando uma soma ponderada dos sinais de entrada (isto é, multiplica cada sinal de entrada com o peso que corresponde a essa conexão e adiciona esses produtos). A saída é determinada pela função de ativação com base nesta ativação (por exemplo, a unidade gera saída ou incêndios se a ativação estiver acima de um valor de limiar). As redes aprendem mudando os pesos das conexões. Em geral, uma rede neural é composta por um grupo ou grupos de neurônios fisicamente conectados ou funcionalmente associados. Um único neurônio pode ser conectado a muitos outros neurônios e o número total de neurônios e conexões em uma rede pode ser extremamente grande. As conexões, chamadas de sinapses, geralmente são formadas de axônios a dendritos, embora sejam possíveis microcircuitos dendrodentriticos e outras conexões. Além da sinalização elétrica, existem outras formas de sinalização que surgem da difusão do neurotransmissor, que tem um efeito na sinalização elétrica. Assim, como outras redes biológicas, as redes neurais são extremamente complexas. Embora uma descrição detalhada dos sistemas neurais pareça inatingível, o progresso é feito para uma melhor compreensão dos mecanismos básicos. A inteligência artificial e a modelagem cognitiva tentam simular algumas propriedades das redes neurais. Embora semelhantes em suas técnicas, o primeiro tem como objetivo resolver tarefas específicas, enquanto o último visa construir modelos matemáticos de sistemas neurais biológicos. No campo da inteligência artificial, as redes neurais artificiais foram aplicadas com sucesso ao reconhecimento de fala, análise de imagem e controle adaptativo, para construir agentes de software (em computadores e videogames) ou robôs autônomos. A maioria das redes neurais artificiais atualmente empregadas para inteligência artificial são baseadas em estimativa estatística, otimização e teoria de controle. O campo de modelagem cognitiva é a modelagem física ou matemática do comportamento de sistemas neurais que variam do nível neural individual (por exemplo, modelando as curvas de resposta de espuma dos neurônios para um estímulo), através do nível do cluster neural (por exemplo, modelando a liberação e os efeitos da dopamina Nos gânglios basais) ao organismo completo (por exemplo, modelagem comportamental da resposta dos organismos aos estímulos). 11.06.2007 Os algoritmos genéticos constituem uma classe de técnicas de busca, adaptação e otimização baseadas nos princípios da evolução natural. Os algoritmos genéticos foram desenvolvidos pela Holanda. Outros algoritmos evolutivos incluem estratégias de evolução, programação evolutiva, sistemas classificadores e programação genética. Um algoritmo evolutivo mantém uma população de candidatos de solução e avalia a qualidade de cada candidato de solução de acordo com uma função de aptidão específica do problema, que define o ambiente para a evolução. Novos candidatos de solução são criados selecionando membros relativamente adequados da população e recombinando-os através de vários operadores. Algoritmos evolutivos específicos dier na representação de soluções, o mecanismo de seleção e os detalhes dos operadores de recombinação. Em um algoritmo genético, os candidatos da solução são representados como cordas de caracteres de um determinado alfabeto (muitas vezes binário). Em um problema particular, um mapeamento entre essas estruturas genéticas e o espaço de solução original deve ser desenvolvido, e uma função de fitness deve ser definida. A função de fitness mede a qualidade da solução correspondente a uma estrutura genética. Em um problema de otimização, a função de fitness simplesmente calcula o valor da função objetivo. Em outros problemas, a aptidão física pode ser determinada por um ambiente coevolutivo que consiste em outras estruturas genéticas. Por exemplo, pode-se estudar as propriedades de equilíbrio dos problemas da teoria do jogo, em que uma população de estratégias evolui com a aptidão de cada estratégia definida como a remuneração média contra os outros membros da população. Um algoritmo genético começa com uma população de candidatos a soluções geradas aleatoriamente. A próxima geração é criada pela recombinação de candidatos promissores. A recombinação envolve dois pais escolhidos aleatoriamente da população, com as probabilidades de seleção tendenciosas em favor dos candidatos relativamente adequados. Os pais são recombinados através de um operador de crossover, que divide as duas estruturas genéticas separadas em locais escolhidos aleatoriamente e junta uma peça de cada pai para criar uma prole (como uma proteção contra a perda de diversidade genética, ocasionalmente são introduzidas mutações aleatórias no descendência). O algoritmo avalia a aptidão da prole e substitui um dos membros relativamente inaptos da população. Novas estruturas genéticas são produzidas até a conclusão da geração. Gerações sucessivas são criadas da mesma maneira até que um critério de terminação bem definido seja satisfeito. A população final fornece uma coleção de candidatos a soluções, uma ou mais das quais podem ser aplicadas ao problema original. Mesmo que os algoritmos evolutivos não sejam garantidos para encontrar o ótimo global, eles podem encontrar uma solução aceitável de forma relativamente rápida em uma ampla gama de problemas. Algoritmos evolutivos foram aplicados a um grande número de problemas em engenharia, informática, ciência cognitiva, economia, ciência gerencial e outros campos. O número de aplicações práticas vem aumentando de forma constante, especialmente desde o final da década de 1980. As aplicações comerciais típicas envolvem o planejamento da produção, o agendamento de trabalhos e outros problemas combinatórios difíceis. Algoritmos genéticos também foram aplicados a questões teóricas nos mercados econômicos, à previsão de séries temporais e à estimativa econométrica. Os algoritmos genéticos baseados em cordas foram aplicados para encontrar estratégias de timing de mercado baseadas em dados fundamentais para mercados de ações e títulos. 23.04.2006 Uma lista de linguagens de programação baseadas em matriz: Scilab - Scilab é um pacote de software científico para computação numérica que oferece um poderoso ambiente de computação aberta para aplicações científicas e de engenharia. Desenvolvido desde 1990 por pesquisadores do INRIA e da ENPC, agora é mantido e desenvolvido pelo Consórcio Scilab desde sua criação em maio de 2003. O Projeto R para Computação Estatística - R é um ambiente de software livre para computação e gráficos estatísticos. Ele compila e funciona em uma grande variedade de plataformas UNIX, Windows e MacOS. Octave - Octava é uma linguagem de alto nível, principalmente destinada a computação numérica. Ele fornece uma conveniente interface de linha de comando para resolver problemas lineares e não-lineares numericamente e para realizar outros experimentos numéricos usando um idioma que seja mais compatível com o Matlab. Também pode ser usado como uma linguagem orientada para o lote. Python - Python é uma linguagem dinâmica de programação orientada a objetos que pode ser usada para vários tipos de desenvolvimento de software. Oferece um forte suporte para a integração com outros idiomas e ferramentas, vem com extensas bibliotecas padrão e pode ser aprendido em alguns dias. Muitos programadores Python relatam ganhos substanciais de produtividade e sentem que o idioma encoraja o desenvolvimento de um código de maior qualidade e mais sustentável. A filtragem de imagem pode ser agrupada em dois, dependendo dos efeitos: filtros de baixa passagem (Suavização) A filtragem passa-baixa (aka alisamento) é empregada Para remover alto ruído de frequência espacial de uma imagem digital. Os filtros passa-baixa geralmente empregam o operador da janela móvel que afeta um pixel da imagem ao mesmo tempo, alterando seu valor por alguma função de uma região local (janela) de pixels. O operador move-se sobre a imagem para afetar todos os pixels da imagem. Filtros de passagem alta (Detecção de Borda, Afiação) Um filtro de passagem alta pode ser usado para tornar a imagem mais nítida. Esses filtros enfatizam detalhes finos na imagem - o oposto do filtro passa-baixa. A filtragem passa-alto funciona da mesma maneira que a filtragem de passagem baixa, apenas usa um kernel de convolução diferente. Ao filtrar uma imagem, cada pixel é afetado por seus vizinhos, e o efeito líquido da filtragem é mover informações em torno da imagem. Neste capítulo, use esta imagem: bogotobogo site search: bogotobogo site search: A filtragem média é fácil de implementar. É usado como um método de suavização de imagens, reduzindo a quantidade de variação de intensidade entre um pixel e o próximo, resultando em redução de ruído nas imagens. A idéia de filtragem média é simplesmente substituir cada valor de pixel em uma imagem com o valor médio (médio) de seus vizinhos, inclusive em si. Isso tem o efeito de eliminar valores de pixels que não são representativos de seus arredores. A filtragem média geralmente é pensada como um filtro de convolução. Como outras circunvoluções, ela é baseada em um núcleo, que representa a forma e o tamanho da vizinhança a ser amostrada ao calcular a média. Muitas vezes, é usado um kernel de 3 vezes 3 quadrados, como mostrado abaixo: O mf é o filtro médio: O filtro2 () é definido como: Y filter2 (h, X) filtra os dados em X com o filtro FIR bidimensional no Matriz h. Ele calcula o resultado, Y, usando a correlação bidimensional e retorna a parte central da correlação que é do mesmo tamanho que X. Ele retorna a parte de Y especificada pelo parâmetro de forma. Shape é uma string com um desses valores: full. Retorna a correlação bidimensional completa. Neste caso, Y é maior do que X. mesmo. (Padrão) Retorna a parte central da correlação. Neste caso, Y é do mesmo tamanho que X. válido. Retorna apenas as partes da correlação que são computadas sem bordas remendadas. Nesse caso, Y é menor do que X. Agora queremos aplicar o kernel definido na seção anterior usando filter2 (): podemos ver a imagem filtrada (direita) foi borrada um pouco em comparação com a entrada original (esquerda) . Conforme mencionado anteriormente, o filtro de passagem baixa pode ser usado como denoising. Vamos testá-lo. Primeiro, para tornar a entrada um pouco suja, pulverizamos um pouco de pimenta e sal na imagem e, em seguida, aplique o filtro médio: Ele tem algum efeito sobre o barulho de sal e pimenta, mas não muito. Isso apenas os deixou desfocados. Que tal tentar o filtro mediano interno Matlabs bogotobogo pesquisa do site: pesquisa do site bogotobogo: Median filter - medfilt2 () Aqui está o script: Muito melhor. Ao contrário do filtro anterior que está apenas usando o valor médio, desta vez usamos a mediana. A filtragem mediana é uma operação não-linear usada frequentemente no processamento de imagens para reduzir o ruído salino e pimenta. Observe também que o medfilt2 () é um filtro 2-D, portanto, ele só funciona para a imagem em escala de cinza. Para remover o ruído para a imagem RGB, vá até o final deste capítulo: Removendo o ruído na imagem RGB. O Matlab fornece um método para criar um filtro 2-D predefinido. Seu fspecial (): h fspecial (type) cria um filtro bidimensional h do tipo especificado. Ele retorna h como um kernel de correlação, que é a forma apropriada para usar com imfilter (). O tipo é uma string com um desses valores: Matlab Image and Video Processing OpenCV 3 - processamento de vídeo de imagem Processamento de imagem e vídeo OpenCV 3 com Python
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