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Reconhecimento de textura de íris sob variação do tamanho da pupila (2017)

  • Authors:
  • USP affiliated authors: SOUZA, JONES MENDONçA DE - EESC
  • Unidades: EESC
  • Sigla do Departamento: SEL
  • Subjects: ÍRIS; BIOMETRIA
  • Keywords: Biometric; Descritores locais; Iris recognition; Local descriptors; Reconhecimento de íris
  • Language: Português
  • Abstract: A textura da íris humana é uma das peculiaridades biométricas mais confiáveis, pois os padrões que compõem sua estrutura são considerados únicos e estáveis por longos anos. No entanto, amostras de íris capturadas em ambiente não cooperativo como reconhecimento de íris a distância, por exemplo, estão sujeitas a conter variações na textura, devido a mudanças comportamentais da membrana da íris. Outro problema é a complexidade do algoritmo, que o torna inviável para aplicações práticas ou em tempo real. O objetivo deste trabalho foi avaliar alguns descritores de textura locais para o reconhecimento biométrico de íris, considerando os efeitos de dilatação e contração da pupila. Para a comprovação da hipótese desta tese de doutoramento, foi utilizada uma base de dados contendo amostras de íris com a pupila contraída e dilatada, simulando assim, a aquisição natural em ambiente não cooperativo. Além disso, foram propostos dois novos descritores, denominados como Median Local Mapped Pattern (Median-LMP) e Modified Median Local Mapped Pattern (MM-LMP), que foram comparados com o método de Daugman, o Local Mapped Pattern (LMP), o Completed Modeling of Local Binary Pattern (CLBP), o Median Binary Pattern (MBP) e o Weber Law Descriptor (WLD). Os resultados da avaliação de desempenho mostraram que o algoritmo de Daugman é o melhor para o reconhecimento de íris quando é realizada a comparação entre amostras de íris com pupilas contraídas. No entanto, se a pupila está dilatada, os descritores propostos apresentaram o melhor desempenho, principalmente se uma amostra de íris com uma pupila contraída é comparada com outra íris com a pupila dilatada.Além disso, os descritores propostos e o LMP obtiveram os menores tempos de processamento, sendo mais adequados do que os demais para aplicações em tempo preditivo com implementação em hardware
  • Imprenta:
  • Data da defesa: 09.06.2017

  • How to cite
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    • ABNT

      SOUZA, Jones Mendonça de; GONZAGA, Adilson. Reconhecimento de textura de íris sob variação do tamanho da pupila. 2017.Universidade de São Paulo, São Carlos, 2017. Disponível em: < http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/18/18152/tde-30062017-091537/ >.
    • APA

      Souza, J. M. de, & Gonzaga, A. (2017). Reconhecimento de textura de íris sob variação do tamanho da pupila. Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/18/18152/tde-30062017-091537/
    • NLM

      Souza JM de, Gonzaga A. Reconhecimento de textura de íris sob variação do tamanho da pupila [Internet]. 2017 ;Available from: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/18/18152/tde-30062017-091537/
    • Vancouver

      Souza JM de, Gonzaga A. Reconhecimento de textura de íris sob variação do tamanho da pupila [Internet]. 2017 ;Available from: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/18/18152/tde-30062017-091537/

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