Modelo de segmentación eficiente de imágenes ruidosas de iris para el reconocimiento de personas

Abstract

El presente trabajo consiste en la definición de un esquema de segmentación de imágenes de iris (base de datos CASIA-IrisV3) que garantice la identidad de una persona con una mínima tasa de falsos rechazos y falsos reconocimientos. Las etapas que se define en los actuales estudios de iris son: segmentar el iris, transformar la imagen del iris a coordenadas polares, codificar el iris en una cadena de bits, luego se vuelve a repetir los mismos pasos con otra imagen para que entre ambas se calcule la distancia de Hamming y se determine el reconocimiento de la persona. Dentro de la etapa de segmentación se propone un esquema distinto, como la localización de la máxima región posible que puede contener a la pupila, la identificación del ruido dentro de la pupila producto del reflejo en la cámara usada por CASIA para esta versión de base de datos. El esquema propuesto ofrece una tasa de falsos rechazos de 9.532% y una tasa de falsos reconocimientos de 9.3%.