Segmentação e reconhecimento de íris

Abstract

A atual sociedade demanda métodos cada vez mais eficazes para proteger o acesso a instalações, a bens e a informações. Este controle, que pode ser entendido como um problema de identificação, é tradicionalmente realizado através do uso de nomes ou códigos de usuário, senhas, chaves e cartões. Entretanto, cartões e chaves podem ser perdidos, roubados ou copiados e nomes de usuário e senhas podem ser esquecidos, compartilhados ou até adivinhados. Métodos biométricos utilizam características físicas ou comportamentais possuídas pelos indivíduos para realizar a identificação. O uso de informações biométricas tem recebido grande atenção devido ao fato de que tais características não podem ser (ou dificilmente são) esquecidas, compartilhadas ou modificadas, sem assumir certo risco. Entre os diversos métodos biométricos, os sistemas de identificação baseados no reconhecimento da íris humana são frequentemente citados como uma das biometrias mais precisas. A presente dissertação descreve um sistema de reconhecimento de íris, baseado no modelo proposto por Libor Masek, composto pelas etapas de segmentação, normalização, extração de características (e codificação) e comparação. Modificações, em relação ao modelo original, foram propostas para as etapas de segmentação e extração de características. O uso de filtros log-Gabor 2D é investigado e os resultados alcançados são comparados com os obtidos pelo método sugerido por Masek. Um novo esquema para a etapa de segmentação também é apresentado. O método proposto combina técnicas de contorno ativo (AC) ao algoritmo Pulling-Pushing (PP desenvolvido por Zhaofeng He), dando origem ao modelo PP AC. Os resultados obtidos neste trabalho corroboram a idéia de que o reconhecimento de indivíduos através da íris possui ótima precisão, constituindo uma excelente escolha para a construção de sistemas de identificação