Extracción de características para modelar una nueva representación de la textura del iris en un sistema biométrico

Abstract

RESUMEN: Desde hace un poco más de dos décadas, el reconocimiento basado en la textura del iris ha sido estudiado desarrollándose sistemas biométricos de reconocimiento de personas en diversas áreas tanto sociales como industriales. El iris es uno de los rasgos biométricos más confiables para el reconocimiento de personas. Esto se debe principalmente a su estabilidad, su invariancia en el tiempo y por supuesto a la unicidad de los patrones de textura que se tienen en los iris de las personas. Sin embargo, existen etapas dentro del sistema de reconocimiento basado en iris que aun requieren mayor robustez, debido a que uno de los retos actuales a nivel mundial es el reconocimiento de las personas a distancias importantes. Otro de los retos está en la etapa de extracción de características la cual representa un campo abierto de investigaciones por ser afectada en temas de oclusiones, deformaciones y localizaciones inexactas. En este trabajo de tesis se realiza un análisis de los métodos y de las características intrínsecas de la textura del iris para modelar una nueva representación de la información del iris que permita una robustez en el reconocimiento de personas a distancia bajo diferentes condiciones. Partiendo del análisis del estado del arte, se establece el enfoque del modelado de la textura del iris, el cual toma en cuenta las variaciones de intensidad y contraste en el iris ante los cambios de iluminación, como también la obtención de regiones distintivas de éste. La evaluación de los métodos de extracción de características conllevó a la selección del método con mayor desempeño ante cambios de iluminación. Con respecto a la extracción de regiones se usa un método que tiene en cuenta aproximaciones geométricas. La integración de los métodos generó el modelo propuesto de este trabajo de tesis el cual presenta un buen desempeño en el reconocimiento de personas bajo condiciones no controladas. El desempeño del modelo obtenido se compara con representaciones de único criterio y se evalúa con imágenes de iris adquiridas bajo diferentes condiciones. ABSTRACT: For more than two decades, the recognition based on the texture of the iris has been studied in various areas, social and industrial and had been developed biometric systems of recognition of people. The iris is one of the most reliable biometric features for the recognition of people. This is mainly due to its stability, its invariance in time and of course to the uniqueness of the texture patterns that are in the irises of the people. However, there are stages within the iris based recognition system that still require greater robustness, since one of the current challenges worldwide is the recognition of people at important distances. The feature extraction stage represents a challenge for recognition at distance and is an open field of research due to its being affected in terms of inaccurate occlusions, deformations and locations. In this work an analysis of the intrinsic characteristics of texture of iris and methods for represent texture of the iris was made. A new model of representation of the information of the iris was developed, that allows a robustness in the recognition of people at a distance under different conditions. Based on the analysis of the related bibliography, the iris texture modeling approach is established, which takes into account variations in intensity and contrast in the iris before changes in illumination, as well as the obtaining of distinctive regions of the iris. The evaluation of the methods of extraction of characteristics leads to the selection of the method with greater performance in light changes. Regarding the extraction of regions, a method that takes into account geometric approximations is used. The integration of the methods generated the proposed model of this thesis work which presents a good performance in the recognition of people under uncontrolled conditions. The performance of the obtained model is compared with representations of single criterion and is evaluated with iris images acquired under different conditions.