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Título: Reconhecimento de íris utilizando transformada discreta do cosseno e máquina de vetores de suporte
Autor(es): Medeiros, Leandro Ximenes Bezerra de
Orientador(es): Espinoza, Bruno Luiggi Macchiavello
Assunto: Biometria
Reconhecimento de padrões
Data de apresentação: 26-Out-2016
Data de publicação: 22-Jun-2017
Referência: MEDEIROS, Leandro Ximenes Bezerra de. Reconhecimento de íris utilizando transformada discreta do cosseno e máquina de vetores de suporte. 2016. xii, 39 f., il. Trabalho de conclusão de curso (Bacharelado em Engenharia de Computação)—Universidade de Brasília, Brasília, 2016.
Resumo: O reconhecimento de íris é um tipo de biometria que pode ser utilizado para desbloquear um celular, fazer transações bancárias, liberar acesso a locais privados, entre outras funções. A eficiência de sistemas baseados no reconhecimento de íris é maior que vários outros sistemas biométricos. Porém, ainda não é muito utilizado devido ao seu alto custo. Devido a isso o objetivo foi criar um sistema de verificação de baixo custo utilizando câmeras comerciais que seja capaz de informar se aquela pessoa é realmente quem ela está alegando ser. Esse sistema deve ser capaz de rodar em dispositivos de baixo poder computacional. Para se alcançar o objetivo proposto utilizou-se técnicas como conversão da imagem RGB para HSV para realizar a segmentação da íris, aplicação da DCT para extrair as características da íris, e para o processamento e comparação das características utilizou-se a distância euclidiana e SVM. Sendo que a taxa de acerto para distância euclidiana foi de 91,4% e para a SVM foi de 93,2%.
Abstract: Iris recognition is a type of biometrics that could be used to unlock a cell phone, make banking transactions, free access to private places, among other functions. The efficiency of systems based on iris recognition is greater than several other biometric systems. However, it is still not widely used because of its high cost. Due to this, the objective was create a low cost verification system using commercial cameras that would be able to inform if that person is really who is claiming to be. This system must be able to run on devices with low computational power. In order to reach the proposed objective, techniques such as RGB image conversion to HSV were used to perform iris segmentation, application of DCT to extract iris characteristics, and for the processing and comparison of the characteristics, the Euclidean distance and SVM were used.The success rate for Euclidean distance was 91.4 % and for SVM it was 93.2 %.
Informações adicionais: Trabalho de conclusão de curso (graduação)—Universidade de Brasília, Instituto de Ciências Exatas, Departamento de Ciência da Computação, 2016.
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