이동 평균 필터를 기반으로 한 낮은 계산식 아이리스 인식 1D 이동 평균 필터를 기반으로 조리개 인식을 수행합니다.
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이동 평균 필터를 기반으로 한 낮은 계산식 아이리스 인식 설명

이동 평균 필터는 많은 입력 샘플을 평균하고 단일 출력 샘플을 생성합니다. 이 평균화 작업은 신호에있는 고주파 성분을 제거합니다. 이동 평균 필터는 일반적으로 로우 패스 필터로 사용됩니다. 재귀 필터링 알고리즘에서는 이전 출력 샘플도 평균화로 사용됩니다. 이것은 Impulse 응답이 무한대로 확장되는 이유입니다. 우리는 1D 이동 평균 필터를 기반으로 한 홍채 인식을위한 낮은 계산 접근법을 개발했습니다. 간단한 평균화는 소음의 영향을 줄이는 데 사용되며, 재귀 패션에서 평균의 계산을 수행하면 계산 효율의 중요성 향상을 달성 할 수 있습니다.

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