问题标签 [iris-recognition]

I am creating a desktop/winform application that reads tif/pdf payable invoices and extract all the invoice information to store into database.

I can read the standard barcodes(QR Code, Code39 etc), and some of the payable invoice' standard fields(Invoice Date, Company Name, Address) with OCR (ocr specific region of image) but unable to capture Line items, amount correctly.

I extract information in two phases:
1. Read specific regions based on the template(user mapped region for specific fields)
2. OCR whole page and search for payable invoice standard field names and values

I have idea about following 3 approaches:
1. Create a Template for one type of Invoice and process all invoices.
2. Nural network based engine which need to be trained with sample data to work it based on patterns.
3. Form processing, a kind of OMR. The OCR to look at exact same coordinates where fields were placed on form(during form desing)

Question:
How to extact payable invoice using OCR or some inteligent reader?
Primarily I look for some algorithem (C# + OCR engine)/ philoshpy of payable invoice capturing but reference to some SDK with same feature or solid kind of commercial product would be helpfull too.

I googled and found Abbyy FlexiCapture Engine, IRIS Capture & Extract somewhat promissing but mostly are based on templates, or training. They claim that no template or training required but nothing looks 100 auto capture.

Kindly refere some product (at least with free trial), SDK or Example/sample.

我是图像处理的新手，我正在尝试为我的学者实施 IRIS 检测应用程序。

在应用程序中，我已成功从输入流中检测到右眼。之后我必须执行虹膜检测操作，所以我按照以下链接 http://www.emgu.com/forum/viewtopic.php?f=7&t=3356

应用程序返回输入图像时检测到大约 17 个圆圈，但是当我将网络摄像头作为输入时，它返回 0。（我不知道原因）。我希望能够完美准确地检测虹膜。请帮我解决这个问题。

1.如何准确检测虹膜？（代码示例会很有用）

2.为什么应用程序没有任何圆圈形成网络摄像头输入流？

提前致谢

这是我用来检测右眼图片中的圆圈的代码

当我为 Iris Recognition 运行 libor masek 代码时，我正在调用 segmentiris 函数，我收到错误消息

我目前正在运行以下 Python（OpenCV 3）：

输入图像：/结果：

_{（来源：opencv.org）}

_{（来源：opencv.org）}

我遇到的问题是这会造成一些扭曲；我期望的是输出又高又瘦，以减少丢弃和插值的数据量。

我可以做些什么来改善结果，并制作出漂亮、漂亮、详细的虹膜条？

我有很好的分辨率面部图像，我想自动检测虹膜并知道它的颜色。除了 HoughCircles 之外，是否有任何最先进的（标准）方法来检测虹膜，这在不同的图像上没有报告一致的结果。我的一个条件是我必须使用静止图像（没有视频可用）？

我正在使用 OpenCV-Python 进行图像处理。非常感谢任何帮助。

如何检测眼睛图像中虹膜的外边界。我尝试使用 HoughCircles() 方法，

但是代码在错误的地方画了圆圈。需要你们的帮助。

输出图像：

我正在使用 matlab 开发一个小型虹膜识别系统，经过几个步骤和算法后，我的 matlab 代码给了我一个 9600 位矩阵作为输出，我想知道如何使用 C# 的 Windows 窗体应用程序来处理这个矩阵?

我想提取图像中的特征 - 裁剪的虹膜。但是我有参数问题。我也不知道它是如何工作的。我已经在网上红了很多关于这个问题的话题，但我无法回答我的问题。

输入图像：

我使用 OpenCV 库，并编写了以下代码：

我得到以下图像：

如果我的参数是正确的？我想获得更多小波并将其显示在我的应用程序中。我应该如何更改参数以获得良好的结果？我还想提取并保存一个 Gabor 特征。有人可以放置一些代码作为这个问题的答案吗？

如果有人想帮助我，我会很高兴。我被这个困住了，我尝试在这 3 天里编写代码..

我必须在我的应用程序中使用 Gabor 过滤器，但我不知道这个 OpenCV 方法参数值。我想编码虹膜。Gabor 过滤器开始并获取特征（我想对 12 组 Gabor 参数值执行此操作）。然后我想计算一个 Hamming 异常并进行身份验证。

如果有人可以在这里写参数范围，或者如何在函数中计算它：

我将不胜感激。当然，我尝试过自己分配它，但没有成功。

示例文件：

我需要虹膜比较方面的帮助。

我已经对我的虹膜图像进行了分割和规范化。现在我想提取特征，将其添加到数据库中，或者只是在特征向量列表中，然后将其与其他特征向量进行比较。我希望我的应用程序决定这样的虹膜是否已经在数据库中。当然图像是不同的，它们是在不同的光线、角度等下完成的。

我认为 Gabor 过滤器会有所帮助，所以我将其设置为 12 个不同的参数值：

然后我使用这个函数计算 12 个汉明距离：

并得到平均值。

而且......它不起作用。当我比较相同虹膜或 2 个不同虹膜的 2 个不同图像时，Hamming distanse 是相似的。我怎样才能使我的算法更好？也许我应该使用一些在 openCV mathers 中实现的来获得好的结果？对我来说，我将使用哪种算法并不重要，我只想有好的结果。我是一个小初学者。

一些示例图片： 第一个人 img1：第一个人 img1 的标准化虹膜：

第一个人 img2：第一个人 img2 的标准化虹膜：

此示例的汉明距离约为 29000（这是我得到的最低距离，在大多数情况下，同一个人虹膜的汉明距离约为 30000 - 31000）不同人的汉明距离约为 31000（取决于测试图像）