Presentacion1 Pdf
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El documento describe un sistema de identificación biométrica basado en el iris. Explica que es necesario conocer las características únicas del iris, herramientas matemáticas y hardware adecuados para desarrollar un sistema eficiente y no invasivo. Propone utilizar el método de Daugman que permite codificar el iris con un alto grado de certeza mediante la detección, extracción y segmentación del iris para su identificación.
![VII.- Referencias
[1]Ana Reyna Fortes, Universidad de Malaga, anteproyecto Sistema de Identificación basado en el Iris,
http://www.lcc.uma.es/pfc/PFC406.doc
[2]John Daugman, High Confidence Visual Recognition of Persons by a Test of Statistical Independence. IEEE
Transanctions on pattern analysis and machine intelligence, vol 15, nº 11, november 1993.
[3] wikipedia. Información del ojo.
[4] John Daugman and Cathryn Downing, Epigenetic randomness, complexity and singularity of human iris patterns. The
Royal Society, dou 10,1098/rspb,2001,1696.
[5] John Daugman . T h e I m p o r tan c e o f B ei n g R an d o m : S tati sti c al P r i n c i p l es o f I r i s R ec o g n i ti o n . P erg am o n , P atter n R ec o g n i ti o n 36
(2 003) 279-291 .](https://image.slidesharecdn.com/presentacion1pdf-091007090541-phpapp02/85/Presentacion1-Pdf-12-320.jpg)
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- 2. I.-Presentación del Problema ● Es necesario elaborar ● Hay que conocer: un sistema de a.- las características identificación que sea del Iris. eficiente y no invasivo b.-Herramientas ● El sistema biométrico matemáticas de identificación por adecuadas iris permite, mediante métodos de análisis c.- Hardware matemático aplicados adecuado a la imagen, d.- Programación de solucionar el software problema.
- 3. II.-Características del Ojo Universal, Único, Permanente, Funcional para la detección
- 4. III.- Método propuesto: Daugman ● En términos ● En base a esto se informáticos, el ojo, puede decir que el por sus método de Daugman características únicas permite un alto grado en cada individuo, de certeza en la permite una identificación de los codificación de 249 individuos. grados de libertad y 3,2 bits/mm^2.
- 5. IV.- Pasos a Seguir
- 6. V.- Detección y Extracción del Iris ● Definir un centro, en ● Implementación función del gradiente, computacional. Se se encuentra en la discretiza las pupila. fórmulas y selecionan ● Aplicar un detector por zona circular sobre la imagen. I x , y Max r , x 0, 0 ∣ y G ∗ r ∮r , x 0, y 0 2r ∣ dS
- 7. V.- Aproximaciones Discretas G r 1 1 ≈G n∗ r= r∗G n∗ r−G n−1∗ r r 1 max n r , x ∣ 0 , y0 r k m ∣ ∑ G n−k r −G n−k −1 r ∑ I k r cosm x0 , k r sin m y 0 G n−k r−G n−k−1 r ∑ I k r cos m x 0 , k r sin m y 0 0 0 ∣ max n r , x , y ∑ k m r ∑ I k −2 r cosm x 0, k −2 r sin m y 0 m ∣
- 9. VI.-Eliminación de brillo/reflejos ● Se rellenan los “agujeros” brillantes. ● Para evitar errores al segmentar el iris.
- 12. VII.- Referencias [1]Ana Reyna Fortes, Universidad de Malaga, anteproyecto Sistema de Identificación basado en el Iris, http://www.lcc.uma.es/pfc/PFC406.doc [2]John Daugman, High Confidence Visual Recognition of Persons by a Test of Statistical Independence. IEEE Transanctions on pattern analysis and machine intelligence, vol 15, nº 11, november 1993. [3] wikipedia. Información del ojo. [4] John Daugman and Cathryn Downing, Epigenetic randomness, complexity and singularity of human iris patterns. The Royal Society, dou 10,1098/rspb,2001,1696. [5] John Daugman . T h e I m p o r tan c e o f B ei n g R an d o m : S tati sti c al P r i n c i p l es o f I r i s R ec o g n i ti o n . P erg am o n , P atter n R ec o g n i ti o n 36 (2 003) 279-291 .