虹膜辨識的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列問答集和懶人包總整理

生物特徵辨識系統設計

為了解決虹膜辨識的問題，作者張國基,朱鍇莙,王曉娟,徐翠蓮,林聿中 這樣論述：

　　生物特徵辨識系統設計是一門應用範圍甚廣的技術，過去的攝影技術較差，演算法不夠廣泛，讓生物特徵辨識系統設計推動的較慢，而在台灣的各種市場應用上更是如此，作者團隊因此將多年來投身於該領域的研究結果與實際應用整合編寫為本書，期望對於大專／研究所以上的同學或是有興趣學習生物特徵辨識系統設計知識的社會人士有所助益。   　　本書編排循序漸進、由淺入深，共分為11章。第一章為緒論，第二章說明先進生物特徵辨識系統方法基礎，第三章針對指紋識別技術原理及其用，第四章為臉部辨識技術原理及其應用，第五章則是眼球虹膜辨識相關技術、原理及應用，第六章則為其他生物辨識技術原理及應用，前六章對於生物特徵辨識系統設計

的架構與技術基礎充分說明；自第七章的深度學習理論原理與技術開始，第八、九章分別為深度學習在生物辨識系統中的應用研究—以人臉辨識演算法與虹膜圖像加密為例，第十章則為基於人臉辨識與深度學習的身分驗證系統設計及應用研究，第十一章說明生物辨識系統在安全衛生管理領域的應用與未來趨勢，提供給讀者作為參考。

虹膜辨識進入發燒排行的影片

運用資訊技術探討虹膜支付系統之研究

為了解決虹膜辨識的問題，作者安述豪 這樣論述：

現今網路科技蓬勃發展及科技人性化的突破，新冠疫情同時也改變了台灣消費者對於付款型態，銀行界也持續推出多元的支付選擇，以方便消費者出門時，不用攜帶錢包出門消費，而現今台灣多元支付方式仍與智慧型手機等方式作為支付，較少針對「虹膜支付」進行探討。故本研究將以「虹膜支付」對於各層級消費使用意願進行研究，同時也能夠了解，透過資訊技術方式，將虹膜辨識導入多元支付系統後，對現今台灣社會可行性分析與民眾接受程度，並了解現今大部分消費者支付習慣探討認知易用性、有用性等特性對消費者行多元付款採用度與採用意願之影響進行分析。本文將透過問卷方式針對「虹膜支付」，運用各項檢定與分析為基底同時交叉比對，探討消費者使用意

願度及消費者平時消費支付方式執行市場調查，研究成果可提供給未來研究人員與相關業者參考。

Samsung Galaxy Note8完全活用200技

為了解決虹膜辨識的問題，作者阿祥,3C布政司 這樣論述：

一本讓你真正活用的手機技巧事典「完全活用200技」已是Samsung Galaxy Note系列手機一年一度的活用聖經，由最懂三星產品的3C布政司團隊親自實測、撰寫。從使用者角度出發，蒐羅200則必備技巧與常見疑難，用淺顯易懂的步驟教學，讀者只需按圖索驥，跟著本書step by step的圖解應用，便能輕易發揮Galaxy Note系列手機200%真實力。▼新手、老手必看的重點剖析和前一代相比，哪些功能有更新？S Pen除了寫字、畫畫，還可以幹嘛？想用Note8玩遊戲，有什麼省電秘招嗎？個人資安很重要，Note8如何幫我藏祕密？▼客戶、同事都說讚的工作要訣如何運用手機搞定行

事曆排程？臨時需要修改或簽署文件，該怎麼做？需要換算單位、貨幣，得另外下載App嗎？拍下大量重要資訊，要用時卻不知從何找起？▼家人、朋友都驚豔的妙用技巧不用自拍棒，也可以拍出超廣角全景？手機借給小孩玩，卻擔心應用程式被亂搞？用大螢幕看影片聽音樂，畫質音質會不會有影響？行動支付怎麼用？信用卡、會員卡都可以放入手機嗎？本書特色★最懂三星手機的團隊，阿祥與3C布政司全新力作★最扎實200個使用技巧，開發旗艦手機的超強實力

基於深度學習以及中醫理論之虹膜學體質分類系統理論 與實作

為了解決虹膜辨識的問題，作者薩克蘭 這樣論述：

在過去幾年中，深度學習開始在不同領域的醫療保健中產生巨大影響。深度學習方 法在醫療保健領域比較常見的應用在於設計一個可以輔助疾病診斷和自動分析醫學 圖像的系統，用以幫助制定治療計劃。人眼對於醫學圖像辨識的難度相當高，即便深 度學習 (DL) 方法在圖像識別方面表現良好，應用在醫學影像中仍是前所未有的挑戰。 在虹膜圖像處理中實施電腦輔助技術，並將虹膜學與中醫 (TCM) 相結合是數位圖像 處理和人工智慧研究的一個具有挑戰性的領域。本論文重點將討論如何處理虹膜診 斷中的挑戰性問題：(1) 如何開發基於深度學習的計算機輔助診斷 (CAD) 方法來自 動化虹膜學應用程序； (2) 如何處理數據集中的

類別不平衡問題；(3) 如何將圖像分 辨率提高使得能夠在後期使用深度學習技術。因此，訓練深度學習模型以識別特定 模式是一項艱鉅的任務。 對於第一個問題，本篇提出的方法結合了基於虹膜識別框架的電腦視覺技術和使用 卷積神經網路的圖像分類方法，替為醫療保健行業中創造了一種新方法。 數據集當中存在戴眼鏡的眼睛圖像、瞳孔過大和過小的圖像、虹膜位置錯位的圖像 等異常類別，造成數據集類別高度不平衡。 這種異常情況會引起虹膜分割和遮罩預 估的失敗，進而導致虹膜識別和虹膜診斷的失敗。為了解決類別不平衡問題並生成 更多稀有虹膜圖像，我們提出了一種數據增強方法，該方法使用具有梯度懲罰的條 件式 Wasserstei

n 生成對抗網路（CWGAN-GP）生成少數虹膜圖像，從而為稀有數據 收集節省了大量人力成本。 在數位影像中，圖像分辨率在各種影像處理技術皆為重要因素。若分辨率低，則難以 被虹膜學與虹膜辨識使用。為了提高圖像分辨率來獲得更好的分類效果，我們提出單 張圖像超分辨率(SISR)演算法─DDA-SRGAN，基於生成對抗式網路(GAN)中使用掩碼 注意機制(mask-attention mechanism)。