Neste trabalho é apresentado um método para reconhecimento de seres humanos através da textura da íris. A imagem do olho é processada através da análise do gradiente, com uma técnica de dispersão aleatória de sementes. Um vetor de características é extraído para cada íris, baseado na análise dos componentes wavelet em diversos níveis de decomposição. Para se mensurar as distâncias entre esses vetores foi utilizado o cálculo da distância Euclidiana, gerando-se curvas recall x precision para se medir a eficiência do método desenvolvido. Os resultados obtidos com algumas famílias wavelets demonstraram que o método proposto é capaz de realizar o reconhecimento humano através da íris com uma precisão eficiente. / This work presents a method for recognition of human beings by iris texture. The image of the eye is processed through gradient analysis, based on a random dispersion of seeds. So, it is extracted a feature vector for each iris based on wavelet transform in some levels of decomposition. To estimate the distances between these vectors it was used the Euclidean distance, and recall x precision curves are generated to measure the efficiency of the developed method. The results gotten with some wavelets families had demonstrated that the proposed methodology is capable to do human recognition through the iris with an efficient precision.

Currently living in the digital age, so the manipulation of data and images is often all day. Due to the problem of space for storage of pictures and time of transmission, many compression techniques had been developed, and a great challenge is to make these techniques to bring good results in terms of compression rate, picture quality and processing time. The Fractal Compression technique developed by Fisher, was described, implemented and tested in this work and it brought great results, and considerable improvement in terms of execution time, which was rather low. Another area that has been emphasizing is the use of biometric techniques to the people recognition. A very used technique is the iris recognition that has shown enough reliability. Thus, connecting the two technologies brings great benefits. In this work, images of iris were compressed by the method implemented here and were made simulations of the technique iris recognition developed by Libor Maseck. The results show that it is possible to compress fractally the images without damage the recognition system. Comparisons were made and was possible realize that even with changes in pixels of images, the system remains very reliable, bringing benefits to storage space. / Atualmente vive-se na era digital, por isso a manipulação de dados e imagens é freqüente todos os dias. Devido ao problema de espaço para armazenamento dessas imagens e tempo de transmissão, foram desenvolvidas várias técnicas de compressão, e um grande desafio é fazer com que essas técnicas tragam bons resultados em termos de taxa de compressão, qualidade da imagem e tempo de processamento. A técnica de compressão Fractal desenvolvida por Fisher, foi descrita, implementada e testada neste trabalho e trouxe ótimos resultados, e melhoria considerável em termos de tempo de execução, que foi bastante reduzido. Outra área que vem se destacando é o uso de técnicas biométricas para reconhecimento de pessoas. Uma técnica muito usada é o reconhecimento de íris que tem mostrado bastante contabilidade. Assim, aliar as duas tecnologias traz grandes benefícios. No presente trabalho, imagens de íris foram comprimidas pelo método aqui implementado e foram realizadas simulações da técnica de reconhecimento de íris desenvolvida por Maseck. Os resultados mostram que é possível comprimir fractalmente as imagens sem prejudicar o sistema de reconhecimento. Comparações foram realizadas e foi possível perceber que mesmo havendo mudanças nos pixels das imagens, o sistema permanece bastante confiavel, trazendo vantagens em espaço de armazenamento. / Mestre em Ciências

Neste trabalho é apresentado um método para reconhecimento de seres humanos através da textura da íris. A imagem do olho é processada através da análise do gradiente, com uma técnica de dispersão aleatória de sementes. Um vetor de características é extraído para cada íris, baseado na análise dos componentes wavelet em diversos níveis de decomposição. Para se mensurar as distâncias entre esses vetores foi utilizado o cálculo da distância Euclidiana, gerando-se curvas recall x precision para se medir a eficiência do método desenvolvido. Os resultados obtidos com algumas famílias wavelets demonstraram que o método proposto é capaz de realizar o reconhecimento humano através da íris com uma precisão eficiente. / This work presents a method for recognition of human beings by iris texture. The image of the eye is processed through gradient analysis, based on a random dispersion of seeds. So, it is extracted a feature vector for each iris based on wavelet transform in some levels of decomposition. To estimate the distances between these vectors it was used the Euclidean distance, and recall x precision curves are generated to measure the efficiency of the developed method. The results gotten with some wavelets families had demonstrated that the proposed methodology is capable to do human recognition through the iris with an efficient precision.

The automatic recognition of individuals through the iris characteristics is an e±cient biometric technique that is widely studied and applied around the world. Many image processing stages are necessary to make possible the representation and the interpretation of the iris information. This work presents the state of the art in iris recognition systems where the most re- markable works and the di®erent techniques applied to perform each process- ing stage are quoted. The implementations of each processing stage using traditional techniques are presented and, afterwards, two innovator methods are proposed with the common objective of bringing bene¯t to the system. The ¯rst processing stage should be the localization of the iris region in an eye image. The ¯rst method proposed in this work presents an algorithm to achieve the iris localization through the utilization of the called Memetic Algorithms. The new method is compared to a classical method and the obtained results show advantages concerning e±ciency and processing time. In another processing stage there must be a pixels sampling from the iris region, from where the information used to di®erentiate the individuals is extracted. Traditionally, this sampling process is accomplished in an uni- form way along the whole iris region. It is proposed a pre-processing method which suggests a non uniform pixels sampling from the iris region with the objective of selecting the group of pixels which carry more information about the iris structure. The search for this group of pixels is done through Ge- netic Algorithms. The application of the new method improves the e±ciency of the system and also, allows the generation of smaller templates. In this work, a study on the called Active Shape Models is also accomplished and its application to perform the iris region segmentation is evaluated. To execute the simulations and the evaluation of the methods, it was used two public and free iris images database: UBIRIS database and MMU database. / O reconhecimento automático de pessoas utilizando-se características da íris é uma eficiente técnica biométrica que está sendo largamente estudada e aplicada em todo o mundo. Diversas etapas de processamento são necessárias para tornar possível a representação e a interpretação da informação contida na íris. Neste trabalho é apresentado o estado da arte de sistemas de reconhecimento de íris onde são citados os trabalhos de maior destaque e as diferentes técnicas empregadas em cada etapa de processamento. São apresentadas implementações de cada etapa de processamento utilizando técnicas tradicionais e, posteriormente, são propostos dois métodos inovadores que têm o objetivo comum de trazer benefícios ao sistema. A primeira etapa de processamento é a localização da região da íris na imagem. O primeiro método proposto neste trabalho apresenta um algoritmo para realizar a localização da íris utilizando os chamados Algoritmos Meméticos. O novo método é comparado a um método clássico e os resultadosnobtidos demonstram vantagens no que diz respeito à eficiência e ao tempo de processamento. Em uma outra etapa de processamento deve haver uma amostragem de pixels na região da íris, de onde são retiradas as informações utilizadas para diferenciar os indivíduos. Tradicionalmente, esta amostragem é realizada de maneira uniforme ao longo de toda a região da íris. É proposto um método de pré-processamento que sugere uma amostragem não uniforme de pixels na região da íris com o objetivo de selecionar o conjunto de pixels que carregam mais informações da estrutura da íris. A busca por esse conjunto de pixels é realizada utilizando-se Algoritmos Genéticos. A aplicação deste novo método aumenta a eficiência do sistema e ainda possibilita a geração de templates binários menores. Neste trabalho é realizado, ainda, um estudos dos chamados Active Shape Models e a sua aplicação para segmentar a região da íris é avaliada. Para a simulação e avaliação dos métodos, foram utilizados dois bancos de imagens de íris públicos e gratuitos: o banco de imagens UBIRIS e o banco de imagens MMU. / Doutor em Ciências