Tese de mestrado integrado. Bioengenharia. Faculdade de Engenharia. Universidade do Porto. 2012

A textura da íris humana é uma das peculiaridades biométricas mais confiáveis, pois os padrões que compõem sua estrutura são considerados únicos e estáveis por longos anos. No entanto, amostras de íris capturadas em ambiente não cooperativo como reconhecimento de íris a distância, por exemplo, estão sujeitas a conter variações na textura, devido a mudanças comportamentais da membrana da íris. Outro problema é a complexidade do algoritmo, que o torna inviável para aplicações práticas ou em tempo real. O objetivo deste trabalho foi avaliar alguns descritores de textura locais para o reconhecimento biométrico de íris, considerando os efeitos de dilatação e contração da pupila. Para a comprovação da hipótese desta tese de doutoramento, foi utilizada uma base de dados contendo amostras de íris com a pupila contraída e dilatada, simulando assim, a aquisição natural em ambiente não cooperativo. Além disso, foram propostos dois novos descritores, denominados como Median Local Mapped Pattern (Median-LMP) e Modified Median Local Mapped Pattern (MM-LMP), que foram comparados com o método de Daugman, o Local Mapped Pattern (LMP), o Completed Modeling of Local Binary Pattern (CLBP), o Median Binary Pattern (MBP) e o Weber Law Descriptor (WLD). Os resultados da avaliação de desempenho mostraram que o algoritmo de Daugman é o melhor para o reconhecimento de íris quando é realizada a comparação entre amostras de íris com pupilas contraídas. No entanto, se a pupila está dilatada, os descritores propostos apresentaram o melhor desempenho, principalmente se uma amostra de íris com uma pupila contraída é comparada com outra íris com a pupila dilatada. Além disso, os descritores propostos e o LMP obtiveram os menores tempos de processamento, sendo mais adequados do que os demais para aplicações em tempo preditivo com implementação em hardware. / The texture of the human iris is one of the most reliable biometric traits, so the patterns that make up its structure are the only criteria and stable for long time. However, iris samples captured in a noncooperative environment as recognition of nature, for example, subject to contain variations in texture, due to behavioral changes of the iris membrane. Another problem is an algorithm complexity, which makes it impractical for practical or in real-time applications. The objective of this work is to evaluate some local texture descriptors for the biometric iris recognition, considering the effects of dilation and contraction of the pupil. In order to prove the hypothesis of this doctoral question, a database was used containing iris samples with a contracted and dilated pupil, thus simulating a natural acquisition in a noncooperative environment. In addition, two new descriptors, named Median-Local Standard Mapped (Median-LMP) and Modified Modified Local Standard Mapped (MM-LMP) were proposed, which were compared with the Daugman method, the Mapped Local Pattern (LMP), the Complete Local Binary Pattern Modeling (CLBP), the Median Binary Standard (MBP) and Weber Law Descriptor (WLD). The results of the performance evaluation show that the Daugman algorithm is the best for iris recognition when a study of iris samples with the students is performed. However, if a pupil is dilated, the proposed descriptors show the best performance, especially a sample of iris with a contracted pupil is compared to another iris with a dilated pupil. In addition, the proposed descriptors and the LMP obtained the shortest processing times, being more adequate than the others for predictive time applications with hardware implementation.

A textura da íris humana é uma das peculiaridades biométricas mais confiáveis, pois os padrões que compõem sua estrutura são considerados únicos e estáveis por longos anos. No entanto, amostras de íris capturadas em ambiente não cooperativo como reconhecimento de íris a distância, por exemplo, estão sujeitas a conter variações na textura, devido a mudanças comportamentais da membrana da íris. Outro problema é a complexidade do algoritmo, que o torna inviável para aplicações práticas ou em tempo real. O objetivo deste trabalho foi avaliar alguns descritores de textura locais para o reconhecimento biométrico de íris, considerando os efeitos de dilatação e contração da pupila. Para a comprovação da hipótese desta tese de doutoramento, foi utilizada uma base de dados contendo amostras de íris com a pupila contraída e dilatada, simulando assim, a aquisição natural em ambiente não cooperativo. Além disso, foram propostos dois novos descritores, denominados como Median Local Mapped Pattern (Median-LMP) e Modified Median Local Mapped Pattern (MM-LMP), que foram comparados com o método de Daugman, o Local Mapped Pattern (LMP), o Completed Modeling of Local Binary Pattern (CLBP), o Median Binary Pattern (MBP) e o Weber Law Descriptor (WLD). Os resultados da avaliação de desempenho mostraram que o algoritmo de Daugman é o melhor para o reconhecimento de íris quando é realizada a comparação entre amostras de íris com pupilas contraídas. No entanto, se a pupila está dilatada, os descritores propostos apresentaram o melhor desempenho, principalmente se uma amostra de íris com uma pupila contraída é comparada com outra íris com a pupila dilatada. Além disso, os descritores propostos e o LMP obtiveram os menores tempos de processamento, sendo mais adequados do que os demais para aplicações em tempo preditivo com implementação em hardware. / The texture of the human iris is one of the most reliable biometric traits, so the patterns that make up its structure are the only criteria and stable for long time. However, iris samples captured in a noncooperative environment as recognition of nature, for example, subject to contain variations in texture, due to behavioral changes of the iris membrane. Another problem is an algorithm complexity, which makes it impractical for practical or in real-time applications. The objective of this work is to evaluate some local texture descriptors for the biometric iris recognition, considering the effects of dilation and contraction of the pupil. In order to prove the hypothesis of this doctoral question, a database was used containing iris samples with a contracted and dilated pupil, thus simulating a natural acquisition in a noncooperative environment. In addition, two new descriptors, named Median-Local Standard Mapped (Median-LMP) and Modified Modified Local Standard Mapped (MM-LMP) were proposed, which were compared with the Daugman method, the Mapped Local Pattern (LMP), the Complete Local Binary Pattern Modeling (CLBP), the Median Binary Standard (MBP) and Weber Law Descriptor (WLD). The results of the performance evaluation show that the Daugman algorithm is the best for iris recognition when a study of iris samples with the students is performed. However, if a pupil is dilated, the proposed descriptors show the best performance, especially a sample of iris with a contracted pupil is compared to another iris with a dilated pupil. In addition, the proposed descriptors and the LMP obtained the shortest processing times, being more adequate than the others for predictive time applications with hardware implementation.

Made available in DSpace on 2014-06-12T15:55:32Z (GMT). No. of bitstreams: 2 arquivo2239_1.pdf: 10396822 bytes, checksum: dccadd3953f0ad40fde3170750e97c82 (MD5) license.txt: 1748 bytes, checksum: 8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33 (MD5) Previous issue date: 2010 / Fundação de Amparo à Ciência e Tecnologia do Estado de Pernambuco / A atual sociedade demanda métodos cada vez mais eficazes para proteger o acesso a instalações, a bens e a informações. Este controle, que pode ser entendido como um problema de identificação, é tradicionalmente realizado através do uso de nomes ou códigos de usuário, senhas, chaves e cartões. Entretanto, cartões e chaves podem ser perdidos, roubados ou copiados e nomes de usuário e senhas podem ser esquecidos, compartilhados ou até adivinhados. Métodos biométricos utilizam características físicas ou comportamentais possuídas pelos indivíduos para realizar a identificação. O uso de informações biométricas tem recebido grande atenção devido ao fato de que tais características não podem ser (ou dificilmente são) esquecidas, compartilhadas ou modificadas, sem assumir certo risco. Entre os diversos métodos biométricos, os sistemas de identificação baseados no reconhecimento da íris humana são frequentemente citados como uma das biometrias mais precisas. A presente dissertação descreve um sistema de reconhecimento de íris, baseado no modelo proposto por Libor Masek, composto pelas etapas de segmentação, normalização, extração de características (e codificação) e comparação. Modificações, em relação ao modelo original, foram propostas para as etapas de segmentação e extração de características. O uso de filtros log-Gabor 2D é investigado e os resultados alcançados são comparados com os obtidos pelo método sugerido por Masek. Um novo esquema para a etapa de segmentação também é apresentado. O método proposto combina técnicas de contorno ativo (AC) ao algoritmo Pulling-Pushing (PP desenvolvido por Zhaofeng He), dando origem ao modelo PP AC. Os resultados obtidos neste trabalho corroboram a idéia de que o reconhecimento de indivíduos através da íris possui ótima precisão, constituindo uma excelente escolha para a construção de sistemas de identificação

Made available in DSpace on 2014-06-12T16:00:39Z (GMT). No. of bitstreams: 2 arquivo6835_1.pdf: 2219164 bytes, checksum: 8fb0724b72c8498e6e1a173381013aae (MD5) license.txt: 1748 bytes, checksum: 8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33 (MD5) Previous issue date: 2011 / Os recentes avanços da tecnologia de informação e o crescimento dos requisitos de segurança têm impulsionado o aprimoramento dos métodos de identificação pessoal. Os métodos de identificação tradicionais baseados em posse (cartões, chaves, entre outros objetos) ou conhecimento (login e senha, por exemplo) apresentam alguns incovenientes, considerando que os objetos podem ser perdidos, roubados ou falsificados e que nomes de usuários e senhas podem ser esquecidos ou até adivinhados. O desenvolvimento dos métodos biométricos de identificação pessoal surgem como uma alternativa para superar estas limitações. Nestes métodos, a associação da identidade passa a ser baseada em características próprias e inerentes a cada pessoa. Estas características representam o que indivíduo é ou como ele realiza alguma ação, e não um objeto que o indivíduo possui ou algo que ele precise lembrar. Desta maneira, as características biométricas não podem ser esquecidas ou compartilhadas e dificilmente são copiadas ou modificadas. Dentre todos os métodos biométricos, os sistemas baseados no reconhecimento de íris vêm ganhando destaque em virtude de ser considerado como uma das modalidades biométricas mais precisas. Uma de suas etapas mais críticas é a etapa de segmentação, na qual, a região da íris é localizada e extraída a partir de uma imagem do olho previamente coletada, para que os modelos biométricos posteriormente gerados contenham apenas informações de íris. Uma representação errônea da região de íris corromperá o modelo biométrico, resultando em baixas taxas de reconhecimento. Essa etapa é, geralmente, subdividida em duas: segmentação de pupila e segmentação de íris, assumindo que a partir da segmentação da pupila, a segmentação da íris torna-se menos complexa, devido, em parte, à área de busca pela íris ser reduzida aos arredores da pupila. Usualmente, as técnicas de segmentação de pupila são baseadas na detecção de círculos, porém, é comum a pupila apresentar-se com um formato irregular em imagens do olho, principalmente, devido a problemas durante a etapa de aquisição da imagem. Nesta dissertação é proposta uma nova técnica baseada na utilização de uma rede neural batch-SOM (BSOM) modificada para o problema de segmentação de pupila que, diferente de outras técnicas, pode assumir qualquer formato, ajustando-se de maneira mais precisa às fronteiras da pupila. Nesta dissertação, também foram sugeridos um método, baseado no algoritmo K-means, para inicializar a rede neural e um método de ajuste do contorno obtido pela rede BSOM. Os resultados finais alcançados mostraram-se excelentes para as bases CasiaIris-V3 Interval, CasiaIris-V4 Syn e MMU1

Made available in DSpace on 2016-06-02T19:05:57Z (GMT). No. of bitstreams: 1 4427.pdf: 8518956 bytes, checksum: 0179ef9750c36082852192a44b3e6834 (MD5) Previous issue date: 2012-06-14 / Financiadora de Estudos e Projetos / The identification of humans by their iris structure has been explored since 1993, when the first algorithm was made available by John Daugman. Since then, iris recognition systems are widely used for access control of several kinds of environments. Such systems typically requires the user´s cooperation, appropriate lighting conditions, and images obtained in the infra-red band. Dynamic methods for biometric identification has been the subject of studies in the past few years, including iris recognition in non-cooperative environments. This paper proposes a pre-processing methodology to enable iris images classification taken in a noncooperative setting, from users at a certain distance, or while moving. The methodology aims to select images from the visible band containing an acceptable level of noise, and as such being suitable to apply the classification algorithms. Experimental results have shown that images with up to 40% of noise can still be used, suggesting the methodology may be useful as an aid to implement iris recognition systems at distance or in motion. / A identificação de seres humanos pela estrutura da íris vem sendo explorada desde 1993, quando foi disponibilizado o primeiro algoritmo por John Daugman. Desde então, os sistemas de reconhecimento de íris são amplamente utilizados para o controle de acesso de diversas aplicações. Tais sistemas normalmente, requerem a cooperação do usuário, condições de iluminações adequadas, e imagens obtidas na banda infravermelha. Métodos dinâmicos para identificação biométrica tem sido objeto de estudo nos últimos anos, incluindo o reconhecimento de íris em ambientes não cooperativos. Este trabalho propõe uma metodologia de pré-processamento da imagens da íris para classificação de amostras capturadas de forma não cooperativa, a uma certa distância, ou em movimento pelo usuário. A metodologia visa selecionar imagens a partir da banda visível contendo um nível de ruído aceitável, de forma que possa ser eficaz na aplicação dos algoritmos de classificação. Resultados experimentais demostraram que imagens com até 40% de ruído podem ainda ser utilizadas, sugerindo a utilização da metodologia como um auxílio para implementação de sistemas de reconhecimento de íris à distância ou em movimento.

A identificação pessoal através da análise da textura da íris é um método de identificação biométrico de grande eficiência. Algoritmos e técnicas foram desenvolvidos levando-se em consideração as características de textura da imagem da íris do olho humano. No entanto, essas características por serem estáticas são também susceptíveis a fraudes, ou seja, uma foto pode substituir a íris em análise. Por isso, este trabalho propõe um método para extrair as características de textura da íris durante a contração e dilatação da pupila, além das próprias características dinâmicas de contração e dilatação. Para isso foi desenvolvido um novo sistema de aquisição da imagem utilizando iluminação NIR (Near Infra-Red) e levando-se em conta o reflexo consensual dos olhos. As características são medidas de acordo com um padrão dinâmico de iluminação controlado pelo programa. Com isso, é possível aumentar a segurança de dispositivos de reconhecimento biométrico de pessoas através da íris, pois, somente íris vivas podem ser utilizadas. Os resultados mostram um índice de precisão significativo na capacidade de discriminação destas características. / The personal identification by iris texture analysis is a highly effective biometric identification method. Some algorithms and techniques were developed, taking into consideration the texture features of the iris image in the human eye. Nonetheless, such features, due to the fact that they are static, are also susceptible to fraud. That is, a picture can replace the iris in an analysis. For that reason, this work proposes a method for extracting texture features of the iris during the pupil contraction and dilation, in addition to the dynamic contraction and dilation features themselves. Therefore, it was developed a new image acquisition system through NIR (Near Infra-Red) illumination, considering the consensual reflex of the eyes. Features are measured according to a dynamic illumination standard controlled by the software and are afterwards selected by means of data mining. Then it is possible to increase the safety in the biometric recognition devices of people through their iris, since only living irises can be utilized. Results show a significant precision index in determining such features.

A identificação pessoal através da análise da textura da íris é um método de identificação biométrico de grande eficiência. Algoritmos e técnicas foram desenvolvidos levando-se em consideração as características de textura da imagem da íris do olho humano. No entanto, essas características por serem estáticas são também susceptíveis a fraudes, ou seja, uma foto pode substituir a íris em análise. Por isso, este trabalho propõe um método para extrair as características de textura da íris durante a contração e dilatação da pupila, além das próprias características dinâmicas de contração e dilatação. Para isso foi desenvolvido um novo sistema de aquisição da imagem utilizando iluminação NIR (Near Infra-Red) e levando-se em conta o reflexo consensual dos olhos. As características são medidas de acordo com um padrão dinâmico de iluminação controlado pelo programa. Com isso, é possível aumentar a segurança de dispositivos de reconhecimento biométrico de pessoas através da íris, pois, somente íris vivas podem ser utilizadas. Os resultados mostram um índice de precisão significativo na capacidade de discriminação destas características. / The personal identification by iris texture analysis is a highly effective biometric identification method. Some algorithms and techniques were developed, taking into consideration the texture features of the iris image in the human eye. Nonetheless, such features, due to the fact that they are static, are also susceptible to fraud. That is, a picture can replace the iris in an analysis. For that reason, this work proposes a method for extracting texture features of the iris during the pupil contraction and dilation, in addition to the dynamic contraction and dilation features themselves. Therefore, it was developed a new image acquisition system through NIR (Near Infra-Red) illumination, considering the consensual reflex of the eyes. Features are measured according to a dynamic illumination standard controlled by the software and are afterwards selected by means of data mining. Then it is possible to increase the safety in the biometric recognition devices of people through their iris, since only living irises can be utilized. Results show a significant precision index in determining such features.

Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico / Neste trabalho é estudada a viabilidade de uma implementação em paralelo do algoritmo scale invariant feature transform (SIFT) para identificação de íris. Para a implementação do código foi utilizada a arquitetura para computação paralela compute unified device architecture (CUDA) e a linguagem OpenGL shading language (GLSL). O algoritmo foi testado utilizando três bases de dados de olhos e íris, o noisy visible wavelength iris image Database (UBIRIS), Michal-Libor e CASIA. Testes foram feitos para determinar o tempo de processamento para verificação da presença ou não de um indivíduo em um banco de dados, determinar a eficiência dos algoritmos de busca implementados em GLSL e CUDA e buscar valores de calibração que melhoram o posicionamento e a distribuição dos pontos-chave na região de interesse (íris) e a robustez do programa final. / Present work studies the feasibility of a parallel implementation of the scene recognition algorithm SIFT for iris recognition. The code was built using the Compute Unified Device Architecture (CUDA) and the shading language GLSL. The algorithm was tested using three databases containing eyes and iris, the UBIRIS, Michal- Libor and CASIA. Tests were made for: analyzing the requested time for checking if an subject is or is not present on current database, the efficiency of the search algorithms written in CUDA and GLSL, the search for calibration values that improve keypoints position and distribution through the region of interest (iris), analyzing the reliability of the final code.

Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico / Neste trabalho é estudada a viabilidade de uma implementação em paralelo do algoritmo scale invariant feature transform (SIFT) para identificação de íris. Para a implementação do código foi utilizada a arquitetura para computação paralela compute unified device architecture (CUDA) e a linguagem OpenGL shading language (GLSL). O algoritmo foi testado utilizando três bases de dados de olhos e íris, o noisy visible wavelength iris image Database (UBIRIS), Michal-Libor e CASIA. Testes foram feitos para determinar o tempo de processamento para verificação da presença ou não de um indivíduo em um banco de dados, determinar a eficiência dos algoritmos de busca implementados em GLSL e CUDA e buscar valores de calibração que melhoram o posicionamento e a distribuição dos pontos-chave na região de interesse (íris) e a robustez do programa final. / Present work studies the feasibility of a parallel implementation of the scene recognition algorithm SIFT for iris recognition. The code was built using the Compute Unified Device Architecture (CUDA) and the shading language GLSL. The algorithm was tested using three databases containing eyes and iris, the UBIRIS, Michal- Libor and CASIA. Tests were made for: analyzing the requested time for checking if an subject is or is not present on current database, the efficiency of the search algorithms written in CUDA and GLSL, the search for calibration values that improve keypoints position and distribution through the region of interest (iris), analyzing the reliability of the final code.