Este trabalho apresenta uma proposta para a identificação biométrica de indivíduos através da análise da íris, utilizando uma abordagem baseada em Morfologia Matemática. Algoritmos baseados em operadores morfológicos são utilizados nas diversas etapas de processamento, para segmentação, realçamento de padrões, extração e representação de características. Para avaliar os algoritmos, testes foram realizados utilizando imagens do Banco de Dados de Imagens de Íris da Universidade de Bath - UBIID, da base de dados do Instituto de Automação da Academia Chinesa de Ciências - CASIA, além de imagens adquiridas para compor o Banco de Dados Brasileiro de Pesquisa de Íris - BIRD. A fim de avaliar o desempenho de classificação, o método proposto foi comparado ao método de Daugman (referência). Os resultados obtidos indicam a viabilidade da abordagem proposta para o reconhecimento de íris. Para imagens do UBIID, o desempenho do método proposto foi superior ao do método de referência, alcançando 99,35% de acerto no ponto de erro igual (EER - Equal Error Rate), onde as taxas de falsa aceitação (FAR) e de falsa rejeição (FRR) são iguais. / 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.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:repositorio.utfpr.edu.br:1/342 |
| Date | 25 May 2012 |
| Creators | Mira Junior, Joaquim de |
| Contributors | Schneider, Fábio Kurt, Neves, Eduardo Borba |
| Publisher | Universidade Tecnológica Federal do Paraná, Curitiba, Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica e Informática Industrial |
| Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | Portuguese |
| Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/doctoralThesis |
| Source | reponame:Repositório Institucional da UTFPR, instname:Universidade Tecnológica Federal do Paraná, instacron:UTFPR |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
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