Segmentação de imagens de íris com oclusão no reconhecimento de um indivíduo

Revista Liberato

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ISSN: 15188043
Editor Chefe: Elizabete Kuczynski Nunes
Início Publicação: 30/11/2013
Periodicidade: Semestral
Área de Estudo: Multidisciplinar

Segmentação de imagens de íris com oclusão no reconhecimento de um indivíduo

Ano: 2012 | Volume: 13 | Número: Especial
Autores: Leivir Fochezatto 1 Letícia Vieira Guimarães 2 Adriane Parraga 3
Autor Correspondente: Leivir Fochezatto | [email protected]

Palavras-chave: Reconhecimento de íris. Segmentação de imagens. Biometria. \--/ iris recognition. Image segmentation. Biometry.

Resumos Cadastrados

Resumo Português:

Este trabalho apresenta um algoritmo de segmentação de imagens da íris para
melhorar a precisão no reconhecimento dessas imagens em indivíduos com
oclusão. O algoritmo proposto foi realizado com: (1) segmentação de imagens
da íris; (2) localização da pupila; (3) localização do raio externo da íris; (4) nor-
malização da íris e (5) detecção e remoção dos artefatos. O algoritmo foi apli-
cado em um banco de dados de 756 imagens de olhos. Com a finalidade de
validar e avaliar a acurácia do algoritmo proposto, este foi comparado com um
método tradicional. Foram encontrados os resultados de 98,37% no algoritmo
proposto e de 95,86% no algoritmo tradicional. Portanto, os resultados sugerem
que o algoritmo proposto é melhor que o método tradicional na identificação
biométrica.



Resumo Inglês:

This work presents an algorithm for iris image segmentation to improve the re-
cognition accuracy on these images of individuals with occlusion. The proposed
algorithm was carried out with: (1) iris image segmentation; (2) pupil localization;
(3) extern radius of the iris localization; (4) iris normalization and (5) detection
and removal of the artifacts. The algorithm was performed on a database of 736
eye images. In order to validate and evaluate the accuracy of the proposed algo-
rithm, this one was compared to a traditional method. The results were 98.37%
in the proposed algorithm and 95.86% in the traditional algorithm. Thus, the
results suggest that the proposed algorithm is better than the traditional method
for biometric identification.