Cual es el ultimo decodificador iris

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SegNet consiste en un autocodificador que utiliza principalmente conexiones de salto largo y corto y una red de reloj de arena apilada entre el codificador y el decodificador. Las redes de reloj de arena apiladas tienen una escala continua ascendente y descendente, lo que ayuda a extraer características a múltiples escalas y a segmentar de forma robusta el iris incluso en un entorno ocluido. Además, la pérdida de entropía cruzada y la pérdida de contenido optimizan el modelo propuesto. La pérdida de contenido tiene en cuenta las características de alto nivel, operando así a una escala de abstracción diferente, que complementa la pérdida de entropía cruzada, que considera la pérdida de clasificación píxel a píxel. Además, han comprobado la robustez de la red propuesta rotando las imágenes hasta ciertos grados con un cambio en la relación de aspecto junto con el desenfoque y un cambio en el contraste. Los resultados experimentales sobre las distintas características del iris demuestran la superioridad del método propuesto sobre los métodos de segmentación del iris del estado del arte considerados en este estudio. Para demostrar la generalización de la red, despliegan un TOTA muy estricto

DualSANet: Red de atención espacial dual para el reconocimiento del iris

Con cientos de actualizaciones, han cambiado muchas cosas desde que se lanzó la versión 4 en diciembre de 2014. Pero 4,5 años después, ha llegado el momento de llevar Blue Iris al siguiente nivel con esta importante actualización a la versión 5. Esto es lo que puedes esperar encontrar:

Cada elemento ha sido rediseñado y re-renderizado para una estética consistente, de alto contraste, alta resolución y moderna. Los botones y otras herramientas se han agrupado y dimensionado de forma más intuitiva. Se ha seleccionado una nueva fuente para mejorar el antialiasing y la legibilidad.

¡Ha pasado un tiempo! La ayuda puede leerse ahora en formato de libro, así como en contexto a través de los botones de Adobe RoboHelp en toda la interfaz de usuario. Se han reescrito los principales temas que antes se descuidaban para reflejar todo lo que se ha añadido a este software a lo largo de los años.

Las ventanas y los elementos de la interfaz de usuario se escalarán automáticamente para adaptarse a las selecciones del panel de control de Windows Display. Los elementos de la interfaz de usuario se han diseñado para que tengan un aspecto nítido hasta 300 DPI. Se acabaron los iconos diminutos en monitores 4K y superiores.

Cuando se conecta a uno o más sistemas remotos a través del nuevo panel de control de gestión remota, se obtiene una visión concisa del estado de cada sistema. A continuación, puede hacer que cualquier servidor remoto de Blue Iris esté "activo" en la interfaz de usuario, lo que le proporciona un control virtual completo de esa instalación remota de Blue Iris sin las molestias ni las muchas deficiencias de una solución de "escritorio remoto". Los clips de BVR se abren mediante una gestión de descarga progresiva, de modo que sólo se transfieren las partes del archivo que interesan. Las páginas de estado, la línea de tiempo y las listas de clips se refrescan a medida que se actualizan en el servidor. Los sonidos se reproducen y las ventanas emergentes pueden mostrarse localmente desde todos los sistemas remotos conectados. Los cambios de configuración se realizan sin problemas al cargar cualquier edición.

Tenemos una GPU Intel: Tarjeta de vídeo Intel Iris Xe DG1

volver a la referencia U. Andreas, W. Peter, Multi-stage visible wavelength and near infrared iris segmentation framework, en Proceedings of the International Conference on Image Analysis and Recognition (ICIAR'12), LNCS (Aveiro, Portugal, 2012), pp. 1-10

volver a la referencia R.P. Broussard, L.R. Kennell, D.L. Soldan, R.W. Ives, Using artificial neural networks and feature saliency techniques for improved iris segmentation, en International Joint Conference on Neural Networks, 2007. IJCNN 2007 (IEEE, 2007), pp. 1283-1288

volver a la referencia Y. Chen, M. Adjouadi, A. Barreto, N. Rishe, J. Andrian, A computational efficient iris extraction approach in unconstrained environments, en IEEE 3rd International Conference on Biometrics: Theory, Applications, and Systems, 2009. BTAS'09 (IEEE, 2009), pp. 1-7

volver a la referencia J. Denker, Y. Lecun, Transforming neural-net output levels to probability distributions, en Proceedings of the 3rd International Conference on Neural Information Processing Systems (Morgan Kaufmann Publishers Inc, 1990), pp. 853-859

Blue Iris + Deepstack ¡Incorporado! Paseo completo

VINexpert es un producto SW especializado y una base de conocimiento de los Números de Identificación de Vehículos (VIN) desarrollado por IRIS IDENT, s.r.o. sobre la base de más de veinte años de experiencia y conocimiento en el área de la identificación de vehículos, registros centrales (inter)nacionales de vehículos, varios sistemas de seguimiento de coches robados y, por último pero no menos importante, la práctica forense para las necesidades de comprobación de la originalidad de los vehículos y la determinación de su verdadera identidad.

VINexpert pertenece a la familia de los llamados decodificadores de VIN. Es una aplicación modular polivalente diseñada para la adquisición de información básica sobre el vehículo a partir del VIN único mundial y la comprobación de su exactitud en diversos procesos de registro y verificación y aplicaciones SW, que trabajan profesionalmente con la identidad del vehículo o que requieren mantener la integridad de los datos entre diversas aplicaciones por medio del VIN. Por lo tanto, VINexpert también sirve como un módulo independiente para comprobar la calidad del VIN para cualquier aplicación.

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