Este documento presenta información sobre el reconocimiento de iris como método de autenticación biométrica. Explica que utiliza técnicas de reconocimiento de patrones en imágenes de alta resolución del iris para identificar individuos. Describe las etapas del proceso, que incluyen la captura de imágenes, pre-procesamiento, extracción de la zona de interés, transformación a coordenadas polares y algoritmos de verificación. También destaca ventajas como la estabilidad y alta densidad de información del iris, y desventaj

1. P R E S E N T A D O P O R :
J O S É A R I E L H I R A L D O 1 - 0 4 - 4 3 2 8
I V Á N M E N D O Z A 2 - 1 3 - 0 6 2 4
W A N D Y R O D R Í G U E Z G . 2 - 1 3 - 1 8 6 8

2. RECONOCIMIENTO DE IRIS
El reconocimiento del iris es un método de autentificación
biométrica que utiliza técnicas de reconocimiento de patrones
(los cuales, han sido almacenados anteriormente en
una base de datos) en imágenes de alta resolución del iris del
ojo de un individuo.
No ha de ser confundido con otro, menos frecuente, basado en
el escaneo de la retina. El reconocimiento del iris utiliza la
tecnología de las cámaras: con una fina iluminación infrarroja
se reduce el reflejo que se haya podido producir en la
convexa córnea y poder crear detalladas imágenes de las
complejas estructuras del iris. Una vez convertidas en
plantillas digitales, estas imágenes proporcionan una
representación matemática del iris, las cuales coinciden con
una identificación positiva e inequívoca de un individuo.

3. La eficacia del reconocimiento del iris es
raramente obstaculizada por gafas o lentes de
contacto. La tecnología basada en el iris tiene el
valor atípico más pequeño (es decir, hay un
número de personas reducido que no lo pueden
usar) de todas las tecnologías biométricas.
Debido a su velocidad de comparación, el
reconocimiento del iris es la tecnología biométrica
más adecuada para la identificación de un grupo
numeroso de personas. Una ventaja clave del
reconocimiento del iris es su estabilidad, (el
patrón o la plantilla pueden durar muchos años),
ya que, salvo un traumatismo, esta “matrícula”
individual puede durar toda la vida.

5. CAPTURA DE LA IMAGEN
Se captura una imagen de la capa arbórea del iris en blanco y
negro, en un entorno correctamente iluminado, usando una
cámara de alta resolución.
La imagen obtenida ha de ser procesada para extraer patrones,
que a su vez son sometidos a algoritmos matemáticos hasta
obtener una cantidad de datos suficiente para los propósitos de
identificación. Esa muestra es comparada con otra tomada con
anterioridad y almacenada en la base de datos del sistema, de
forma que si ambas coinciden el usuario se considera
autenticado con éxito.

6. PRE-PROCESAMIENTO DE LA IMAGEN
El primer paso es aplicar un filtro de mediana, el cual uniforma la
conjuntiva del ojo. Esto sirve para que los bordes de las
pestañas, pupila e iris sean más marcados, de tal forma que
puedan ser mejor identificados en las siguientes etapas.
El segundo paso es hallar el histograma de la imagen y obtener
un valor umbral para binarizar la misma.

7. Por último, la imagen es binarizada y la pupila aparece como un
círculo negro sobre un fondo blanco, también aparecen otros
objetos, los cuales son eliminados utilizando un algoritmo de
etiquetado. A veces el círculo aparece cortado o deforme (por
efectos de luz, reflejos,...), pero estos errores se corrigen en la
siguiente etapa.
Al etiquetar todos los objetos de la imagen, se elige al más
grande, el cual representa a la pupila. Al final de esta etapa se
tiene la imagen de la pupila (representada por un círculo negro)
sobre un fondo blanco.

8. EXTRACCIÓN DE LA ZONA DE INTERÉS
Hallando el centro y radio de la pupila
El algoritmo de detección de círculos consiste en hallar la gradiente de la
imagen, los vectores gradientes del círculo buscados apuntan hacia
fuera y son perpendiculares al borde la imagen (círculo), por simetría
del centro del círculo por cada vector existirán dos vectores en
direcciones opuestas, la fase entre estos dos vectores debe ser
aproximadamente 180 grados.
Además, el vector que une dos puntos del círculo, separados 180 grados
entre sí, debe tener la misma dirección que el vector gradiente.

9. El segundo paso es aplicado para encontrar todos los pares de
vectores que cumplan con las condiciones anteriores. El tercer
paso es considerar un círculo candidato por cada par de vectores
(cada círculo tiene su propio centro).
Finalmente, el círculo correcto es extraído entre todos los círculos
candidatos mediante el almacenamiento de las coordenadas del
centro de cada círculo y su radio, luego se halla el histograma de
los valores almacenados detectando cuales son los de mayor
ocurrencia, los cuales corresponden al círculo correcto. Este
algoritmo, también nos otorga las coordenadas de centro de la
pupila y el radio de la misma.
Luego de haber identificado el circulo de la pupila y sus
coordenadas,
la pupila es aislada mediante una máscara de extracción, en la cual
el círculo de la pupila es de color negro en un fondo blanco.

10. Hallando el centro y radio del iris
Para extraer el borde externo del iris se aplica un estiramiento del
histograma de la imagen en escala de grises original, luego se aplican el
filtro de mediana para uniformar las regiones y eliminar falsos contornos,
seguidamente se aplican los filtros de Canny con un alfa adecuado que
permita resaltar el borde externo del iris y facilitar la detección del mismo.

11. PRE – PROCESAMIENTO DE IMÁGENES PARA
LA CODIFICACIÓN
A fin de incrementar la eficiencia de los códigos, se probaron
algunos métodos de pre – procesamiento de imágenes para
poder resaltar bordes, detalles y demás características del iris
que aumentaron la certeza de los códigos a probar.
-Estiramiento de histograma
-Incremento de Contraste

12. Estiramiento de histograma
Las imágenes del iris tienen un histograma centrado en un valor de
grises, aproximadamente igual a 150, las componentes de gris de la
imagen se extienden de 80 hasta 200 aproximadamente. Es por esto que
las bandas comprendidas entre 1 – 80 y 200 – 255, son aprovechadas
para estirar el histograma de la imagen.
Imagen inicial y la final, tras la aplicación
de la técnica de estiramiento de
histograma

13. Incremento de Contraste
Se implementó también un programa que aumenta el contraste de los píxeles
que se encuentran entre 80 y 200 en escala de grises, las demás intensidades
se hacen cero para que no influyan en el procesamiento.
Imagen inicial y la final, tras la aplicación
de la técnica de incremento de contraste

14. TRANSFORMACIÓN A COORDENADAS POLARES
Una vez extraído el iris de la imagen del ojo, se debe
realizar un cambio de coordenadas a fin de poder
extraer las características del iris y poder armar un
código que lo identifique.
La idea es obtener una representación rectangular del
iris.

15. ALGORITMO DE VERIFICACIÓN
En esta etapa se identifica (comparar la plantilla de un individuo con la
de muchos) o se verifica (compararla con la de uno mismo) una
plantilla creada por proyección de la imagen del iris con una plantilla
de valores almacenada en una base de datos.
La Distancia de Hamming es, simplemente, una medida de los bits que
son distintos, por lo que la operación es realizar un XOR entre los
vectores (aplicada a los 2048 bits que codifican cada patrón) y
contar el número de bits que son "1".
Se considera que el ojo es el mismo de alguno de los ojos de la base de
datos si tiene más de veinte regiones bien parecidas.

17. VENTAJAS
El iris del ojo ha sido descrito como la parte ideal del cuerpo humano para la identificación
biométrica por varias razones:
 Se trata de un órgano interno que está bien protegido contra daños y el desgaste).
Esto lo distingue de las huellas digitales, las cuales pueden ser difíciles de reconocer
después de realizar trabajos manuales durante años.
 El alto nivel de aleatoriedad en su estructura, el cual permite 266 grados de libertad
que pueden ser codificados y una densidad de información de 3,4 bits por mm² de
tejido.
De hecho, los dos ojos de una persona poseen patrones distintos, siendo ésta una
característica muy importante que tiene que ser considerada en el sistema al no ser la
imagen de los dos ojos intercambiables.

18. DESVENTAJAS
 El escaneo del iris es una tecnología relativamente nueva y es
incompatible con la gran inversión que las autoridades policiales y de
inmigración de algunos países ya han hecho en el campo del
reconocimiento de huellas dactilares.
 Es muy difícil realizar el reconocimiento del iris a partir de una distancia
superior a un par de metros y si la persona a identificar no coopera
(manteniendo la cabeza quieta y mirando a la cámara). Al igual que con
otras tecnologías biométricas basadas en fotografías, el reconocimiento
del iris es susceptible a la mala calidad de la imagen, con fallos
asociados a las tasas de registro.