An Anatomy of IrisCode for Precise Phase Representation
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
IrisCode, a widely deployed iris recognition algorithm, developed in 1993 and continuously modified by Daugman has attracted considerable attentions. IrisCode using a coarse phase representation has number of properties such as rapid matching, binomial imposter distribution and predictable false acceptance rate. Although many similar coding methods have been developed for irises and palmprintgs based on IrisCode, a theoretical analysis of IrisCode has not been provided. In this paper, we aim at studying (1) the nature of IrisCode, (2) the property of the phase of Gabor function, (3) the extension of bitwise Hamming distance and (4) the theoretical foundation of the binomial imposter distribution and extending the coarse phase representation to a precise phase representation. Precisely, we demonstrate that IrisCode is a clustering algorithm with four prototypes; the locus of a Gabor function is a two-dimensional ellipse with respect to the phase parameter and bitwise Hamming can be regarded as angular distance. Using these properties, we provide a precise phase representation for IrisCode with an effective implementation for filtering and matching. Practically, the imposter distribution of IrisCode follows binomial distribution. However, the theoretical evidence is incomplete according to our analysis
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle