Iris and Periocular Recognition using Deep Learning
-
10% KEDVEZMÉNY?
- A kedvezmény csak az 'Értesítés a kedvenc témákról' hírlevelünk címzettjeinek rendeléseire érvényes.
- Kiadói listaár EUR 140.99
-
59 807 Ft (56 959 Ft + 5% áfa)
Az ár azért becsült, mert a rendelés pillanatában nem lehet pontosan tudni, hogy a beérkezéskor milyen lesz a forint árfolyama az adott termék eredeti devizájához képest. Ha a forint romlana, kissé többet, ha javulna, kissé kevesebbet kell majd fizetnie.
- Kedvezmény(ek) 10% (cc. 5 981 Ft off)
- Kedvezményes ár 53 826 Ft (51 263 Ft + 5% áfa)
Iratkozzon fel most és részesüljön kedvezőbb árainkból!
Feliratkozom
59 807 Ft
Beszerezhetőség
Megrendelésre a kiadó utánnyomja a könyvet. Rendelhető, de a szokásosnál kicsit lassabban érkezik meg.
Why don't you give exact delivery time?
A beszerzés időigényét az eddigi tapasztalatokra alapozva adjuk meg. Azért becsült, mert a terméket külföldről hozzuk be, így a kiadó kiszolgálásának pillanatnyi gyorsaságától is függ. A megadottnál gyorsabb és lassabb szállítás is elképzelhető, de mindent megteszünk, hogy Ön a lehető leghamarabb jusson hozzá a termékhez.
A termék adatai:
- Kiadó Academic Press
- Megjelenés dátuma 2024. június 19.
- ISBN 9780443273186
- Kötéstípus Puhakötés
- Terjedelem308 oldal
- Méret 234x190 mm
- Súly 620 g
- Nyelv angol 605
Kategóriák
Hosszú leírás:
Iris and Periocular Recognition using Deep Learning systematically explains the fundamental and most advanced techniques for ocular imprint-based human identification, with many applications in sectors such as healthcare, online education, e-business, metaverse, and entertainment. This is the first-ever book devoted to iris recognition that details cutting-edge techniques using deep neural networks. This book systematically introduces such algorithmic details with attractive illustrations, examples, experimental comparisons, and security analysis. It answers many fundamental questions about the most effective iris and periocular recognition techniques.
TöbbTartalomjegyzék:
1. Advances in Iris and Ocular Recognition: An Insight into Trends
2. Unlocking the Full Potential of Iris Recognition with Deep Learning
3. Real-Time Online Framework for Accurate Detection, Segmentation, and Recognition of Irises
4. Enhancing Iris Recognition Accuracy through Dilated Residual Features
5. Iris Recognition with Deep Learning Across Spectrums
6. Semantics-Assisted Convolutional Neural Network for Accurate Periocular Recognition
7. Deep Neural Network with Focused Attention on Critical Periocular Regions
8. Dynamic Iris Recognition through Multi-Feature Collaboration
9. Position-Specific Convolutional Neural Network to Accurately Match Iris and Periocular Images
10. Securing the Metaverse with Egocentric Iris Recognition via AR/VR/MR Devices
11. Inference and Future Pathways: Reflections and Exploration of New Horizons
