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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.
II.-Características del Ojo




Universal, Único, Permanente, Funcional para la detección
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.
IV.- Pasos a Seguir
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
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V.- Aproximaciones Discretas

       G  r    1         1
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VI.- Resultados obtenidos
VI.-Eliminación de brillo/reflejos

●   Se rellenan los
    “agujeros” brillantes.
●   Para evitar errores
    al segmentar el iris.
VII.-Segmentación Iris
VIII.-Segmentación Iris
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 .

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  • 1.
  • 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 2r ∣ 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 cosm  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 cosm  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 .