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Previous issue date: 2006-12-04 / Biometrics identification methods are gaining applications each day and this
has motivated a lot of research in this area. This work presents a proposal
for a method to identify people through iris texture analysis using geostatistics
functions and their combination.
To achieve this work objective, it is considered the following phases: automatic
localization of the iris, features extraction and classification. In the localization
phase, it is used a combination of three techniques: Watershed, Hough Transform
and Active Contours. Each technique has an essential function to achieve a good
performance. Within the extraction phase, there were used four geostatistics
functions (semivariogram, semimadogram, covariogram and correlogram) and a
combination of them to extract this features with a good precision. Finally in the
phase of classification it is used a Euclidean Distance to determine the similarity
degree between the extracted features.
The tests were realised for the phases of localization and classification using
an iris database called CASIA that has 756 images. The results achieved by the
localization method are about 90%. For the classification method, considering
the tests realized with the authentication mode, the obtained results has reached
a success rate of 97.02% for a false acceptance rate equal to zero and 97.22% for
a false acceptance rate equal to a false rejection rate. The tests realized with the
identification mode have reached a rate of success of 98.14%. / Os métodos de identificação biométrica estão ganhando espaço em aplicações
do dia-a-dia o que vem motivando a pesquisa nessa área. Este trabalho apresenta
uma proposta de um método para identificação de pessoas através da análise da
textura da íris usando funções geoestatísticas e uma combinação das mesmas.
Para realização do trabalho foram consideradas as seguintes fases: localização
automática da íris, extração de características e classificação. Na fase de
localização foi usada a combinação de três técnicas Watershed, Transformada
de Hough e Contornos Ativos, onde cada uma possui uma função essencial
para um bom desempenho do processo. Na fase de extração são usadas
quatro funções geoestatísticas (semivariograma, semimadograma, covariograma
e correlograma) e uma combinação das mesmas para extrair características que
discriminem a íris com uma boa precisão. Finalmente, na fase de classificação
é usada a distancia Euclidiana para determinar o grau de similaridade entre as
características extraídas.
Os testes foram realizados, para as fases de localização e classificação, com
um banco de dados de íris, denominado CASIA que possui 756 imagens. Na fase
de localização o resultado alcançado foi de 90%. Para a fase de classificação,
considerando os testes realizados no modo de autenticação, os resultados obtidos
chegaram a uma taxa de sucesso de 97.02% para uma falsa aceitação igual a zero
e de 97.22% para uma falsa aceitação igual a uma falsa rejeição. Para os testes
realizados no modo de identificação a taxa de sucesso chegou a 98.14%.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:tede2:tede/468 |
| Date | 04 December 2006 |
| Creators | SOUSA JUNIOR, Osvaldo Silva de |
| Contributors | ABDELOUAHAB, Zair |
| Publisher | Universidade Federal do Maranhão, PROGRAMA DE PÓS-GRADUAÇÃO EM ENGENHARIA DE ELETRICIDADE/CCET, UFMA, BR, Engenharia |
| Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | Portuguese |
| Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis |
| Format | application/pdf |
| Source | reponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFMA, instname:Universidade Federal do Maranhão, instacron:UFMA |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
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