Ant colony optimization (stocktickerACO) is a meta-heuristic algorithm inspired by food
searching behavior of real ants. Recently stocktickerACO has been widely used in digital
image processing. When artificial ants move in a discrete habitat like an image, they
deposit pheromone in their prior position. Simultaneously, vaporizing of pheromone in
each iteration step avoids from falling in the local minima trap. Iris recognition because
of its great dependability and non-invasion has various applications. simulation results
demonstrate stocktickerACO algorithm can effectively extract the iris texture. Also it is
not sensitive to nuisance factors. Moreover, stocktickerACO in this research preserves
details of the various synthetic and real images. Performance of ACO in iris segmentation
is compared with operation of traditional approaches such as canny, robert, and
sobel edge detections. Experimental results reveal high quality and quite promising of
stocktickerACO to segment images with irregular and complex structures.
Ta witryna wykorzystuje pliki cookies do przechowywania informacji na Twoim komputerze. Pliki cookies stosujemy w celu świadczenia usług na najwyższym poziomie, w tym w sposób dostosowany do indywidualnych potrzeb. Korzystanie z witryny bez zmiany ustawień dotyczących cookies oznacza, że będą one zamieszczane w Twoim komputerze. W każdym momencie możesz dokonać zmiany ustawień dotyczących cookies
Informacja
SZANOWNI CZYTELNICY!
UPRZEJMIE INFORMUJEMY, ŻE BIBLIOTEKA FUNKCJONUJE W NASTĘPUJĄCYCH GODZINACH:
Wypożyczalnia i Czytelnia Główna: poniedziałek – piątek od 9.00 do 19.00