Extracción de características del iris como mecanismo de identificación biométrica *
Iris Feature Extraction as a Biometric Identification Mechanism
Extraction des caractéristiques de l’iris comme mécanisme d’identification biométrique
Cómo citar el artículo
Valencia Murillo, J. F.; Cruz Ardila, J. C.; Caicedo Marmolejo, L. F. & Chamorro Carvajal, C. E. (2014). Extracción de características del iris como mecanismo de identificación biométrica. Revista Virtual Universidad Católica del Norte, 42, 182-196. Recuperado de
http://revistavirtual.ucn.edu.co/index.php/RevistaUCN/article/view/503/1042
José Fernando Valencia Murillo |
Juan Carlos Cruz Ardila |
Luis Felipe Caicedo Marmolejo |
Carlos E. Chamorro Carvajal |
Tipo de artículo: Investigación e innovación
Recibido: 28 de enero de 2014
Evaluado: 9 de abril de 2014
Aprobado: 29 de abril de 2014
El presente trabajo recopila los resultados obtenidos durante la implementación de un sistema de reconocimiento del iris, el cual es parte de un proyecto que tiene como objetivo construir un sistema de reconocimiento biométrico múltiple basado en características del rostro, del iris y de la mano. El documento contiene una revisión del estado del arte y una descripción de las etapas del sistema de reconocimiento del iris. La interfaz gráfica así como los algoritmos para segmentación, normalización, coincidencia entre plantillas y búsqueda en bases de datos de las imágenes del iris, fueron implementadas en MATLAB. El sistema se evalúo utilizando imágenes pertenecientes a la base de datos CASIA, obteniendo resultados con porcentajes de segmentación exitosa del 81%, porcentajes de falsa aceptación de coincidencias del 0% y porcentajes de falsa negación de coincidencias del 38%. Este último porcentaje se redujo a 0% ingresando cinco imágenes del ojo para un mismo usuario.
Palabras clave
Extracción de características, Reconocimiento de Iris, Reconocimiento de patrones, Segmentación, Sistemas de identificación de personas.
Abstract
This work presents the results derived from the implementation of a person’s identification system based on iris recognition, as a part of a multiple biometric recognition system based on face, iris and hand features. The paper contains a review of the state-of-the-art and a detailed description of iris recognition system stages. Graphical interface and functions for segmentation, normalization, matching between templates and search in database were developed in MATLAB. The system was evaluated using images that belong to the CASIA database. The system evaluation provided a percentages of 81% for successful segmentation, 0% in false acceptance rates and 38% in false rejection rate. The latter percentage is reduced to 0% by entering five images of each eye for the same user.
Keyword
Feature extraction, Iris recognition, Pattern Recognition, Person’s identification system, Segmentation.
Résumé
Cet article présente les résultats obtenus pendant l’implémentation d’un système d’identification de l’iris qui est partie d’un projet qu’a comme objectif de construire un système d’identification biométrique multiple en se basant sur les caractéristiques du visage, de l’iris et de la main. On présente une révision de l’état de l’art et une description des étapes du système d’identification de l’iris. L’interface graphique de même que les algorithmes pour réaliser la segmentation, normalisation, coïncidence entre gabarits et recherche sur les bases de données ont été réalisés sur Matlab. Le système a été évalué en utilisant des images de la base de données CASIA, en obtenant des résultats avec pourcentages de segmentation à succès du 81%, pourcentages de fausse acceptation de coïncidences du 0% et pourcentages de fausse négation de coïncidences du 38%. Ce dernier pourcentage a été réduit à 0% en introduisant cinq images de l’œil pour un même utilisateur.
Mots-clés
Extraction de caractéristiques, identification de l’iris, identification de gabarits, segmentation, systèmes d’identification de personnes
* Este trabajo hace parte del proyecto de investigación: Sistema de reconocimiento Biométrico Múltiple, aprobado y financiado por la Universidad de San Buenaventura Cali. Es desarrollado por el grupo de investigación Laboratorio de Electrónica Aplicada (LEA) en la línea de Sistemas Embebidos. Inicio: febrero de 2013. Finalización: junio de 2014.