Análisis del Patrón Biométrico del Iris para Comprobar la Identidad de Personas

  • Pedro Enrique Castro Hernández Universidad Distrital Francisco José de Caldas
  • Héctor Emerson Carranza Quiroga Universidad Distrital Francisco José de Caldas
  • Edmundo Vega Universidad Distrital Francisco José de Caldas
Palabras clave: Demodulación de imagen, reconocimiento estadístico de patrones, identificación biométrica, teoría de decisión estadística, filtros bidimensionales de Gabor, Wavelets, análisis de textura. (es_ES)

Resumen (es_ES)

Presentamos aquí la implementación práctica de un sistema biométrico parala identificación de personas con base en la demodulación PM de la imagen del iris, mediante la utilización de una familia Wavelet multiescala y auto-similar de filtros en cuadratura bidimensionales, selectivos en frecuencia que utilizan funciones básicas de Gabor. La comprobación de identidad se basa en la ejecución de una prueba de independencia estadística entre los códigos complejos, resultantes de la proyección de la imagen sobre los filtros, por medio de la medida de la distancia de Hamming normalizada y estableciendo un umbral, a partir de una curva de estrategia, para la decisión. La realización de este proyecto está principalmente basada en los resultados que arrojó el trabajo pionero del Dr. John G. Daugman [1] sobre esta técnica biométrica particular en 1993. La aplicación esta enmarcada en la nueva tecnología de la Instrumentación Virtual, utilizando una cámara de video convencional, una tarjeta de adquisición de imagen, un computador personal y usando IMAQVision sobre LabView6iTM como plataforma de trabajo.

Resumen (en_US)

We present here the practical implementation of a biometric system for recognition of persons based on the PM demodulation of the iris image, through the use of a self-similar, multi-scale Wavelet family of two-dimensional frequency-selective quadrature filters that use Gabor basic functions. The identity verification is based on the execution of a test of statistical independence between the resulting complex codes of the image projection on the filters, by means of the measure of the normalized Hamming distance and establishing a criterion as of a strategy curve for the decision. The accomplishment of this project this mainly based on the results that fearlessness the pioneer work of Dr. John G. Daugman [1] on this particular biometric technique in 1993. The framework of the application is the new technology of the Virtual Instrumentation, using a conventional video camera, an image acquisition board and a personal computer with the use of IMAQVision and LabView6i as a development platform.

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Referencias

Daugman J. G., "High Confidence Visual Recognition of Persons by a Test of Statistical Independece", IEEE Trans. Pattern Anal. Machine Intell. Vol. 15 No. 11, Nov. 1993, pp. 1148 ­ 1161.

Daugman J. G., "Complete Discrete 2-D Gabor Transforms by Neural Networks for Image Analysis and Compression", IEEE Trans. Acous. Speech & Signal Proc. Vol. 36 No. 7, Jul. 1988, pp. 1169 ­ 1179.

Sidney C., Gopinath R. A., y Guo H. Introduction to Wavelets and Wavelet Transforms. 1ª Edición. New Jersey. Prentice Hall 1998.

Sing Lee T., "Image Representation Using 2D Gabor Wavelets" IEEE Trans. Pattern Anal. Machine Intell. Vol. 18 No. 10, Oct. 1996, pp. 959 - 970.

Daugman J. G y Dawning C. J., "Demodulation, Predictive Coding, and Spatial Vision", Journal of de Optical Society of America, Nov. 1994 , pp 641-660

Cómo citar
Castro Hernández, P. E., Carranza Quiroga, H. E., & Vega, E. (2001). Análisis del Patrón Biométrico del Iris para Comprobar la Identidad de Personas. Ingeniería, 7(1), 44 - 50. https://doi.org/10.14483/23448393.2268
Publicado: 2001-11-30
Sección
Ciencia, investigación y desarrollo

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