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.

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
∣

8. VI.- Resultados obtenidos

9. VI.-Eliminación de brillo/reflejos
● Se rellenan los
“agujeros” brillantes.
● Para evitar errores
al segmentar el iris.

10. VII.-Segmentación Iris

11. VIII.-Segmentación 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
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