Abordagem baseada em morfologia matemática para a identificação biométrica através da iris

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2012
Autor(a) principal: Mira Junior, Joaquim de
Orientador(a): Não Informado pela instituição
Banca de defesa: Não Informado pela instituição
Tipo de documento: Tese
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: por
Instituição de defesa: Universidade Tecnológica Federal do Paraná
Curitiba
Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica e Informática Industrial
Programa de Pós-Graduação: Não Informado pela instituição
Departamento: Não Informado pela instituição
País: Não Informado pela instituição
Palavras-chave em Português:
Biometria
Biomatemática
Genética - Modelos matemáticos
Engenharia elétrica
Biometry
Biomathematics
Genetics - Mathematical models
Electric engineering
Link de acesso: http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/342
Resumo: This paper presents a proposal for biometric identification of individuals by analyzing the iris, using an approach based on Mathematical Morphology. Algorithms based on morphological operators are used in several stages of processing, segmentation, enhancement of patterns, extraction and representation of features. To evaluate the algorithms, tests were performed using images of the University of Bath Iris Image Database - UBIID, of the Chinese Academy of Sciences Institute of Automation - CASIA, and acquired images to compose the Brazilian Iris Research Database - BIRD. In order to assess the performance of classification, the proposed method was compared to Daugman’s method (reference). The results indicate the viability of the proposed approach for iris recognition. For UBIID images, the performance of the proposed method was superior to the reference method, achieving 99.35% accuracy at the point of equal error (EER - Equal Error Rate), where the false acceptance rate (FAR) and false rejection rate (FRR) are equal.
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description This paper presents a proposal for biometric identification of individuals by analyzing the iris, using an approach based on Mathematical Morphology. Algorithms based on morphological operators are used in several stages of processing, segmentation, enhancement of patterns, extraction and representation of features. To evaluate the algorithms, tests were performed using images of the University of Bath Iris Image Database - UBIID, of the Chinese Academy of Sciences Institute of Automation - CASIA, and acquired images to compose the Brazilian Iris Research Database - BIRD. In order to assess the performance of classification, the proposed method was compared to Daugman’s method (reference). The results indicate the viability of the proposed approach for iris recognition. For UBIID images, the performance of the proposed method was superior to the reference method, achieving 99.35% accuracy at the point of equal error (EER - Equal Error Rate), where the false acceptance rate (FAR) and false rejection rate (FRR) are equal.
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