Reconocimiento de iris humano Antonio Balderas Alberico Alfonso Sendra Gamero.

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Transcripción de la presentación:

Reconocimiento de iris humano Antonio Balderas Alberico Alfonso Sendra Gamero

Resolución  Preprocesamiento Buscar pupila e iris en la imagen Operador integro referencial de Daugman  Extracción de características Transformada de Fourier 2D sobre imagen preprocesada  Clasificación k vecinos más cercanos

Resultados  Identificar imagen 1 sobre 2 y 3: 79,52 %  Identificar imagen 2 sobre 1 y 3: 85,71 %  Identificar imagen 3 sobre 1 y 2: 87,62 %  Tasa de resolución prevista: 84.28%

Preprocesamiento  Problema: Encontrar el iris en la imagen.

Preprocesamiento: Operador Integro Referencial de Daugman  Herramienta matemática con la que se obtiene la subimagen que conforma el iris.

Preprocesamiento  Una vez que tenemos coordenadas de centro y radio tanto de iris como de pupila: Se recorta cuadrado alrededor de la pupila Se convierte imagen a coordenadas polares Normalización del tamaño de la imagen.

Extracción de características:  Transformada de Fourier 2D sobre la imagen preprocesada.  Se obtiene el vector de características extraídas.

Clasificación  Utilizamos el algoritmo de clasificación de los k vecinos más cercanos para k=1  Como medida hemos empleado la distancia euclídea.  Existe un valor de distancia por encima del cuál se considera fallido el reconocimiento.