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Human Iris Recognition using Elman Neural Networks

Shaymaa Al-mashahadany · University of Mosul, College of Education for Pure Science · 2010

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Autore / responsabile
Shaymaa Al-mashahadany
Editore
University of Mosul, College of Education for Pure Science
Anno
2010
ISSN
1812-125X
ISSN
1812-125X
Lingua
Inglés
Pubblicazione seriale

A Comparative Study Between Lipid A Extracted from Salmonella typhi and Pseudomonas Aeruginosa to Demonstrate the Extent of its Stimulation of Immune System

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ABSTRACT<br /> The human iris is one of the best biometric features in the human body for pattern recognition. In this paper, the iris recognition system is described that consist of two main parts: image processing and its recognition.<br /> Image processing follows the capture of image, then followed by image segmentation, then localization of iris region by determining the inner and outer boundaries of the iris region and by removing the eyelashes and eyelids. <br /> To overcome the discrepancies in the iris region, a rectangular shape with constant dimensions is proposed, which is represented by a set of data following the normalization procedure.

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APA 7

Al-mashahadany, S. (2010). Human Iris Recognition using Elman Neural Networks. https://doi.org/10.33899/edusj.2010.57988

MLA

Al-mashahadany, Shaymaa. "Human Iris Recognition using Elman Neural Networks." 2010. https://doi.org/10.33899/edusj.2010.57988.

Chicago

Al-mashahadany, Shaymaa. 2010. "Human Iris Recognition using Elman Neural Networks.". https://doi.org/10.33899/edusj.2010.57988.

Harvard

Al-mashahadany, S. 2010, Human Iris Recognition using Elman Neural Networks, University of Mosul, College of Education for Pure Science, available at: https://doi.org/10.33899/edusj.2010.57988 [Accessed 8 Aug. 2026].

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Titolo
Human Iris Recognition using Elman Neural Networks
Autore / collaboratori
Shaymaa Al-mashahadany
Editore
University of Mosul, College of Education for Pure Science
Anno di pubblicazione
2010
ISSN
1812-125X
ISSN
1812-125X
Lingua
Inglés

Soggetti

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human iris recognition; elman neural networks; image segmentation
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