Eye Locker Apk 1.2

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IMPORTANTE: Dado que el hardware de las cámaras de hoy no ofrece una captura de imágenes de alta calidad para tomas de corta distancia, se recomienda usar las imágenes de muestra capturadas de cámaras especiales con luz infrarroja.

Descargue las imágenes de:

https://mega.co.nz/# )uJubaajJ)

Nota: Dentro del archivo hay imágenes de tres sujetos diferentes, con capturas de ojo izquierdo y derecho.

Las características del ojo izquierdo no son las mismas que las correctas, ¡aunque son del mismo tema!

(Dado que esta es una prueba, no se proporciona muchas imágenes).

Aplicación disponible en español, francés y alemán. Adecuado para todos los tamaños de pantalla, excepto pantallas de 7 "y 10".

Si hay algún problema con la aplicación en su dispositivo, infórmelo y rectificaré de inmediato.

Recuerde: esta aplicación es una prueba de aplicación para la identificación biométrica.

Si su dispositivo puede tomar con su cámara una captura que pase la prueba de calidad y luego identificó el sujeto correctamente, hágamelo saber. Muchas gracias.

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Las posibilidades ofrecidas por la tecnología actual nos hacen cada vez más confiables y, por lo tanto, necesitamos establecer todo en relación con los dispositivos tecnológicos que usamos diariamente. Es por eso que la última generación de dispositivos móviles, llamados teléfonos inteligentes, es prácticamente una herramienta indispensable para la mayoría de las personas. Estos dispositivos contienen mucha información confidencial que necesitan un sistema de seguridad efectivo y cómodo, esta demanda es más importante día a día. De esta demanda ha nacido este proyecto, que se ha basado en un dispositivo móvil implementado en Android, un sistema de seguridad para el sujeto de reconocimiento de iris. Este proyecto se ha desarrollado para demostrar que la implementación de sistemas de procesamiento de alta seguridad es posible en los dispositivos Android. Esto puede conducir a proyectos futuros para la protección de datos confidenciales, como contraseñas o tarjeta de crédito, o bloquear y desbloquear el dispositivo.

Los resultados finales fueron mejores de lo esperado, debido a mejorar la implementación en los filtros de procesamiento de imágenes y el uso de bibliotecas OpenCV (mejor momento que una computadora de doble núcleo). Para esta reducción insignificante del proceso del dispositivo de computación y la simplificación de los filtros, en varias pruebas se reveló un promedio de 3 segundos de verificación en un dispositivo Samsung I9100 (procesador de doble núcleo). Estas pruebas determinaron un éxito con errores de identificación del 96% en las imágenes (con no falsas positivas), una verificación falsa positiva y correcta del sujeto del 100% (usando 150 candidatos en base de datos).

El informe del proyecto se puede encontrar en el siguiente enlace:

http://e-archivo.uc3m.es/handle/10016/16852

¿Qué hay de nuevo en la última versión 1.2?