Internet of Things (IoT): Concepts, Issues, Challenges and Perspectives

Saleh, Imad

doi:10.1002/9781119549765.ch1

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“…Also, the development of weakly supervised or even unsupervised frameworks is another grand-challenge, as it is accepted that such systems will likely adapt better to previously unseen data acquisition conditions. Finally, the computational cost of segmentation (both in terms of space and time) is another concern, with special impact in the deployment of this kind of frameworks in mobile settings, and in the IoT setting [140].…”

Section: Deep Learning-based Iris Segmentationmentioning

confidence: 99%

Deep Learning for Iris Recognition: A Survey

Nguyen¹,

Proença²,

Alonso‐Fernandez³

2022

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In this survey, we provide a comprehensive review of more than 200 papers, technical reports, and GitHub repositories published over the last 10 years on the recent developments of deep learning techniques for iris recognition, covering broad topics on algorithm designs, open-source tools, open challenges, and emerging research. First, we conduct a comprehensive analysis of deep learning techniques developed for two main sub-tasks in iris biometrics: segmentation and recognition. Second, we focus on deep learning techniques for the robustness of iris recognition systems against presentation attacks and via human-machine pairing. Third, we delve deep into deep learning techniques for forensic application, especially in post-mortem iris recognition. Fourth, we review open-source resources and tools in deep learning techniques for iris recognition. Finally, we highlight the technical challenges, emerging research trends, and outlook for the future of deep learning in iris recognition. CCS Concepts: • Security and privacy → Biometrics.

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Section: Deep Learning-based Iris Segmentationmentioning

confidence: 99%

Deep Learning for Iris Recognition: A Survey

Nguyen¹,

Proença²,

Alonso‐Fernandez³

2022

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“…Ce réseau global a des capacités d'auto-configuration basée sur des standards et des protocoles de communication interopérables. Dans ce réseau, les objets physiques et virtuels ont des identités, des attributs physiques, des personnalités virtuelles et des interfaces intelligentes, et ils sont intégrés au réseau d'une façon transparente »(Saleh, 2018).…”

unclassified

Obstacles to the shared management of sustainability performance for a value chain. A case study on the pork sector in France

Petit¹

2021

economierurale

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Pour répondre aux attentes sociétales actuelles vis-à-vis de la transition écologique, les filières agroalimentaires doivent être en mesure de rendre compte de la durabilité de leurs activités. Cette recherche opérationnelle, qui s'interroge sur la transmission des informations et sur le partage des données le long de la chaîne, questionne les systèmes d'information et connaissances sur la durabilité des activités d'une filière porcine en France. Elle a pour objectif principal de mettre en évidence les difficultés actuelles à établir, coordonner et transmettre ces informations, dans un contexte de demandes accrues des consommateurs. L'étude rend compte de la disparité et de l'individualisation de l'information aux différentes étapes de la chaîne de valeur. Elle montre que le système d'information actuel ne favorise pas le partage et la gestion conjointe des données de durabilité. Des pistes sont données sur les avantages que comporterait un plus grand partage de la connaissance, ainsi que sur les outils actuellement disponibles pour y parvenir.

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P5 Medicine and BI for Monitoring Moderate Neurocognitive Disorders

Fraoua,

Mouly

2023

HCI International 2023 – Late Breaking Papers

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Internet of Things (IoT): Concepts, Issues, Challenges and Perspectives

Cited by 7 publications

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Deep Learning for Iris Recognition: A Survey

Deep Learning for Iris Recognition: A Survey

Obstacles to the shared management of sustainability performance for a value chain. A case study on the pork sector in France

P5 Medicine and BI for Monitoring Moderate Neurocognitive Disorders

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