Análise discriminante da fractalidade em imagens de íris

• Ano de defesa: 2010
• Autor(a) principal: Correa, Leandro
• Orientador(a): Thomaz, C. E.
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Centro Universitário da FEI, São Bernardo do Campo
• Palavras-chave em Português: Reconhecimento de padrões óticos; Íris (olho); Discriminante fractal
• Link de acesso: https://repositorio.fei.edu.br/handle/FEI/491

O reconhecimento automático de pessoas tem recebido extensa atenção devido à confiabilidade fornecida pelo uso da biometria. Dentre as diversas estruturas do corpo humano utilizadas em sistemas de identificação de pessoas, a íris é considerada a estrutura mais confiável devido à riqueza de características singulares presentes em suas imagens. Este trabalho tem como objetivo analisar a quantidade de informação redundante existente em imagens de íris em tons de cinza e, posteriormente, realizar uma análise discriminante dessa informação redundante para verificar se o comportamento fractal existente neste tipo de imagem pode caracterizar melhor a diferença entre íris de sujeitos distintos. Três tipos de texturas de imagens de íris normalizadas e equalizadas foram comparados: a textura da intensidade dos pixels (comumente utilizada) e outros tipos de texturas resultantes do cálculo de assinaturas fractais realizados pelos métodos denominados Covering Blanket e Área de Superfície de Prisma Triangular. pasra esta comparação, 130 classes de imagens de íris foram analisadas, onde cada classe foi representada por 5 amostras, totalizando 650 imagens retiradas do banco de imagens UBIRIS (v.1), disponível para uso acadêmico e citado na literatura afim. Utilizando a distância de Bhattacharyya e o classificador de distância Euclidiana, verificou-se que as intensidades dos pixels equalizados indicam uma melhor caracterização discriminante das imagens se comparados com os métodos de extrações fractais citados, sem a necessidade de utilização de todos os componentes principais possíveis e, consequentemente, com boa redução de dimensionalidade. Portanto, os resultados desse trabalho indicam que a fractalidade das imagens de íris, embora quantificável por métodos fractais distintos, não implica necessariamente em uma maior redução de dimensioanlidade das imagens (possível devido à auto-similaridade existente) e nem em uma extração de características mais discriminate que os métodos empregados hoje em dia para reconhecimento de íris.