• JoomlaWorks Simple Image Rotator
  • JoomlaWorks Simple Image Rotator
  • JoomlaWorks Simple Image Rotator
  • JoomlaWorks Simple Image Rotator
  • JoomlaWorks Simple Image Rotator
  • JoomlaWorks Simple Image Rotator
  • JoomlaWorks Simple Image Rotator
  • JoomlaWorks Simple Image Rotator
  • JoomlaWorks Simple Image Rotator
  • JoomlaWorks Simple Image Rotator
 
  Bookmark and Share
 
 
Doctoral Thesis
DOI
https://doi.org/10.11606/T.18.2010.tde-25032010-092709
Document
Author
Full name
Ronaldo Martins da Costa
Institute/School/College
Knowledge Area
Date of Defense
Published
São Carlos, 2009
Supervisor
Committee
Gonzaga, Adilson (President)
Batista Neto, João do Espírito Santo
Marana, Aparecido Nilceu
Rodrigues, Evandro Luis Linhari
Ventura, Liliane
Title in Portuguese
Uma nova abordagem para reconhecimento biométrico baseado em características dinâmicas da íris humana
Keywords in Portuguese
Biometria
Características dinâmicas
Reconhecimento de íris
Reflexo consensual
Abstract in Portuguese
A identificação pessoal através da análise da textura da íris é um método de identificação biométrico de grande eficiência. Algoritmos e técnicas foram desenvolvidos levando-se em consideração as características de textura da imagem da íris do olho humano. No entanto, essas características por serem estáticas são também susceptíveis a fraudes, ou seja, uma foto pode substituir a íris em análise. Por isso, este trabalho propõe um método para extrair as características de textura da íris durante a contração e dilatação da pupila, além das próprias características dinâmicas de contração e dilatação. Para isso foi desenvolvido um novo sistema de aquisição da imagem utilizando iluminação NIR (Near Infra-Red) e levando-se em conta o reflexo consensual dos olhos. As características são medidas de acordo com um padrão dinâmico de iluminação controlado pelo programa. Com isso, é possível aumentar a segurança de dispositivos de reconhecimento biométrico de pessoas através da íris, pois, somente íris vivas podem ser utilizadas. Os resultados mostram um índice de precisão significativo na capacidade de discriminação destas características.
Title in English
A new approach for biometric recognition based on dynamic characteristics of the human iris
Keywords in English
Biometry
Consensual reaction
Consensual reflex
Dynamic features
Iris recognition
Abstract in English
The personal identification by iris texture analysis is a highly effective biometric identification method. Some algorithms and techniques were developed, taking into consideration the texture features of the iris image in the human eye. Nonetheless, such features, due to the fact that they are static, are also susceptible to fraud. That is, a picture can replace the iris in an analysis. For that reason, this work proposes a method for extracting texture features of the iris during the pupil contraction and dilation, in addition to the dynamic contraction and dilation features themselves. Therefore, it was developed a new image acquisition system through NIR (Near Infra-Red) illumination, considering the consensual reflex of the eyes. Features are measured according to a dynamic illumination standard controlled by the software and are afterwards selected by means of data mining. Then it is possible to increase the safety in the biometric recognition devices of people through their iris, since only living irises can be utilized. Results show a significant precision index in determining such features.
 
WARNING - Viewing this document is conditioned on your acceptance of the following terms of use:
This document is only for private use for research and teaching activities. Reproduction for commercial use is forbidden. This rights cover the whole data about this document as well as its contents. Any uses or copies of this document in whole or in part must include the author's name.
Ronaldo.pdf (4.06 Mbytes)
Publishing Date
2010-04-08
 
WARNING: Learn what derived works are clicking here.
All rights of the thesis/dissertation are from the authors
CeTI-SC/STI
Digital Library of Theses and Dissertations of USP. Copyright © 2001-2024. All rights reserved.