| Título: | Métricas de qualidade aplicadas em sistemas de reconhecimento de íris |
| Autor(es): | Vieira, Victor Araújo |
| Orientador(es): | Espinoza, Bruno Luiggi Macchiavello |
| Assunto: | Processamento de imagens - técnicas digitais
Reconhecimento de padrões
Biometria |
| Data de apresentação: | 8-Jul-2019 |
| Data de publicação: | 15-Out-2021 |
| Referência: | VIEIRA, Victor Araújo. Métricas de qualidade aplicadas em sistemas de reconhecimento de íris. 2019. 76 f., il. Trabalho de Conclusão de Curso (Bacharelado em Engenharia da Computação)—Universidade de Brasília, Brasília, 2019. |
| Resumo: | A qualidade de imagens de íris em sistemas de reconhecimento de íris influencia direta-
mente na etapa de segmentação, assim como a qualidade da segmentação afeta a extração
dos atributos que identificam unicamente uma pessoa. Este projeto propõe, então, o es-
tudo da aplicação de duas métricas de qualidade, uma para avaliar a qualidade de imagens
de íris de comprimento de luz visível e outra para avaliar a qualidade da etapa de seg-
mentação de íris, em sistemas de reconhecimento de íris. Uma arquitetura de sistemas de
reconhecimento de íris é proposta com as métricas Índice de Sinal-Magnitude Diferencial
(DSMI) e Avaliação da Correlação de Atributos (FCE). Os experimentos são realizados
utilizando um sistema de reconhecimento de íris open source e quatro bancos de imagens
de íris de luz visível. A arquitetura proposta melhorou consideravelmente o desempenho
de sistemas de reconhecimento de íris nos dois bancos com imagens mais comportadas
e melhorou pouco ou piorou o desempenho dos outros dois bancos. No entanto, os dois
resultados adversos estão mais relacionados com o banco de imagens do que com a ar-
quitetura proposta, de forma que pode-se afirmar que a arquitetura tem o potencial de
ser utilizada em sistemas de reconhecimento de íris. |
| Abstract: | Iris images quality in iris recognition systems are strongly related to the segmentation
step success, as the segmentation quality in the iris feature extraction step that identifies
uniquely a person. This project consists of a study on the application of two quality
metrics, one for measuring the quality of iris images in the visible light wavelength and the
other for measuring the iris segmentation step quality in iris recognition systems. An iris
recognition framework is proposed with the quality metrics Differential Sign-Magnitude
Statistics Index (DSMI) and Feature Correlation Evaluation (FCE). The experiments were
performed using an open source iris recognition system and four visible light wavelength
iris image datasets. The proposed framework improved considerably the performance of
iris recognition systems in two of the datasets with images captured in a more controlled
environment and improved a little or got worse the performance in the other two datasets.
However, the two unfavorable results are more related to the datasets than the proposed
framework, so it can be affirmed that the framework has the potential for being applied
in iris recognition systems. |
| Informações adicionais: | Trabalho de Conclusão de Curso (graduação)—Universidade de Brasília, Instituto de Ciências Exatas, Departamento de Ciência da Computação, 2019. |
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| Aparece na Coleção: | Engenharia da Computação
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