Standaard Boekhandel gebruikt cookies en gelijkaardige technologieën om de website goed te laten werken en je een betere surfervaring te bezorgen.
Hieronder kan je kiezen welke cookies je wilt inschakelen:
Standaard Boekhandel gebruikt cookies en gelijkaardige technologieën om de website goed te laten werken en je een betere surfervaring te bezorgen.
We gebruiken cookies om:
De website vlot te laten werken, de beveiliging te verbeteren en fraude te voorkomen
Inzicht te krijgen in het gebruik van de website, om zo de inhoud en functionaliteiten ervan te verbeteren
Je op externe platformen de meest relevante advertenties te kunnen tonen
Je cookievoorkeuren
Standaard Boekhandel gebruikt cookies en gelijkaardige technologieën om de website goed te laten werken en je een betere surfervaring te bezorgen.
Hieronder kan je kiezen welke cookies je wilt inschakelen:
Technische en functionele cookies
Deze cookies zijn essentieel om de website goed te laten functioneren, en laten je toe om bijvoorbeeld in te loggen. Je kan deze cookies niet uitschakelen.
Analytische cookies
Deze cookies verzamelen anonieme informatie over het gebruik van onze website. Op die manier kunnen we de website beter afstemmen op de behoeften van de gebruikers.
Marketingcookies
Deze cookies delen je gedrag op onze website met externe partijen, zodat je op externe platformen relevantere advertenties van Standaard Boekhandel te zien krijgt.
Je kan maximaal 250 producten tegelijk aan je winkelmandje toevoegen. Verwijdere enkele producten uit je winkelmandje, of splits je bestelling op in meerdere bestellingen.
Biometric research has experienced significant advances in recent years given the need for more stringent security requirements. Iris recognition has been demonstrated to be an effcient and reliable technology for personal identification. In this book we employed three new matching schemes for iris recognition, the Scalar Product (SP), the Multi-dimensional Artificial Neural Networks (MDANN), and the Elastic Graph Matching (EGM). These three methods are trained and tested using two databases of gray scale eye images (CASIA and UBIRIS). They are trained using 996 and 723 iris images from the CASIA and UBIRIS database respectively. We have tested them using 915 and 448 iris images from the CASIA and UBIRIS database respectively. We have found that, there are 81 and 34 iris images from the CASIA and UBIRIS database respectively, are not used at all because of the failure analysis of locating iris for different causes. The Correct Recognition Rate (CCR) for the SP matching method is 98.26%, the CCR for the MDANN is 99.25%, and that for the EGM is 98.79%.