Iris localization in frontal eye images for less constrained iris recognition systems

Accurate Iris Localization Using Edge Map Generation and Adaptive Circular Hough Transform for Less Constrained Iris Images

“…The published methods included in the comparison are chosen on the basis that they used same databases for experimentation that we have taken. Moreover, Jan et al [8], [9] show the highest accuracy among all the iris localization methods available in the literature for CITHV4 and CILV3 databases. The symbol --in the table shows that the corresponding information was not found in the literature.…”

“…The Table 3 shows that the proposed algorithm has the highest accuracy and lowest time cost per image, which has happened due to the proposed edge map and the adaptive CHT used for pupil and limbic boundary detection respectively, as compared to the other methods in the table. In the proposed method, the original iris image is scaled down to half size, which was also done in the Jan et al methods [8], [9] to speed up the processing. The image resizing by a scaling factor, s = 0.5 not only reduces all the edge pixels to half in number, but also the number of radii taken in a CHT algorithm becomes half.…”

Evaluación del impacto del preprocesamiento de imágenes en la segmentación del iris

“…Entidades del sector público y privado vienen mostrado un creciente interés durante las últimas décadas en los sistemas biométricos aplicados en los procesos de identificación y verificación de personas [1], [2]. Actualmente se pueden encontrar sistemas de identificación basados en rasgos biométricos en las áreas de inmigración de los aeropuertos, accesos a cuentas bancarias, e incluso para acceder a los terminales de comunicación móvil.…”

“…Una de las razones por la cual estos sistemas han generado un gran interés es la necesidad de evidenciar la presencia física de las personas, además de que no requieren disponer de códigos de acceso los cuales pueden llegar a ser prestados, olvidados o robados [3]. Entre los sistemas biométricos más comúnmente utilizados se encuentran aquellos que implementan técnicas basadas en el reconocimiento de patrones en la huella dactilar, el iris, el rostro, las venas de las manos, el ADN, la voz y la firma [2]. Particularmente, el reconocimiento de patrones en el iris es considerado una de las técnicas que presentan mayor precisión y fiabilidad en la identificación y reconocimiento de personas [1].…”

“…La segmentación es una de las etapas más críticas en las tareas de reconocimiento del iris [3] debido a que un funcionamiento inadecuado en esta etapa ocasiona que la región segmentada no corresponda al iris, con lo cual se crea un patrón del iris erróneo y se pierdan características únicas de este, lo que conlleva a que se genere una baja tasa de reconocimiento [4], [5]. La segmentación del iris se basa en limitar los bordes internos y externos del iris (eliminar la pupila y la esclerótica), así como en eliminar cualquier objeto que obstruya la imagen del iris, como por ejemplo los parpados superior e inferior, las pestañas y las sombras o reflejos en la imagen del iris [2].…”