Segmentacja obrazu oka na potrzeby systemu identyfikacji osób na podstawie wzoru tęczówki

• Autorzy: Sankowski W. , Grabowski K. , Zubert M. , Napieralska M.

Warianty tytułu

EN

Eye image segmentation for people identification system based on iris pattern

• Języki publikacji: PL

Abstrakty

PL

Celem prezentowanych w artykule badań było opracowanie i zweryfikowanie algorytmu segmentacji obrazu oka, przeznaczonego do systemu identyfikacji osób przy wykorzystaniu wzoru tęczówki. Pierwsza część artykułu stanowi wprowadzenie do biometrii oraz przegląd znanych w literaturze metod segmentacji obrazu oka. Zaproponowany algorytm, przedstawiony w drugiej części artykułu, został zaimplementowany w języku C++, a następnie zweryfikowany na dostępnych bazach danych pozwolił uzyskać wysoki poziom skuteczności segmentacji.

EN

The aim of the presented researches was to perform and verify algorithm for eye image segmentation that would be applied in iris recognition system. The first part of the paper contains introduction to biometry and literature survey. Proposed algorithm, described in the second part of this paper, has been implemented in the C++ programming language and verified on available databases, for which the authors have achieved high level of segmentation effectiveness.

Słowa kluczowe

PL

lokalizacja tęczówki; lokalizacja powieki osób; biometria

EN

iris localization; eyelids localization; iris recognition; biometry

• Wydawca: Wydawnictwo SIGMA-NOT
• Czasopismo: Elektronika : konstrukcje, technologie, zastosowania
• Rocznik: 2007
• Tom: Vol. 48, nr 10
• Strony: 13--17
• Opis fizyczny: Bibliogr. 10 poz., wykr.

Twórcy

autor

Sankowski W.

autor

Grabowski K.

autor

Zubert M.

autor

Napieralska M.

• Politechnika Łódzka, Katedra Mikroelektroniki i Technik Informatycznych

Bibliografia

• [1] Daugman J.: High confidence visual recognition of persons by a test of statistical independence. Trans. Pattern Analysis and Machine Intelligence, pp. 1148-1161, 1993.
• [2] Daugman J.: How iris recognition works. IEEE Trans. CSVT, vol. 14, no. 1, pp. 21-30, 2004.
• [3] Daugman J.: Introduction to iris recognition, http://www.cl.cam.ac.uk/users/jgd1000/iris_recognition.html
• [4] Wildes R. P.: Iris recognition: An emerging biometric technology. Proceedings of the IEEE, vol. 85, no. 9, pp. 1348-1363, 1997.
• [5] Canny J.: A Computational Approach to Edge Detection. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, vol. PAMI-8, no. 6, pp. 679-698, 1986. Proceed. of ICIAP 2005 - Intern. Confer. on Image Analysis and Processing, vol. 1, pp. 970-977, 2005.
• [6] Gonzalez R. C., Woods R. E.: Digital Image Processing. 2nd ed., Prentice-Hall 2002.
• [7] Strona domowa firmy Deep Blue Biometrics: http://www.biometryka.com/
• [8] Sankowski W., Grabowski K., Zubert M., Napieralska M.: Iris Finder - Program For Reliable Iris Localization In Images Taken Under Visible Light. International Conference Medical Informatics & Technologies - MIT'06, Poland, 2006.
• [9] Sankowski W., Grabowski K.: Improvements In Iris Finder - Program For Reliable Iris Localization In Images Taken Under Visible Light. International PhD Workshop - OWD'06, Poland, 2006.
• [10] Grabowski K., Sankowski W., Zubert M. and Napieralska M.: Reliable Iris Localization Method with Application to Iris Recognition in Near Infrared Light. International Conference Mixed Design of Integrated Circuit and Systems - MIXDES'06, Gdynia Poland, June 22-24, 2006.