| Revue: | TecnoLógicas |
| Base de datos: | PERIÓDICA |
| Número de sistema: | 000400133 |
| ISSN: | 0123-7799 |
| Autores: | Valencia Murillo, José F1 Poveda Sendales, Daniel A1 Valencia Vargas, Daniel F1 |
| Instituciones: | 1Universidad de San Buenaventura, Facultad de Ingeniería, Cali, Valle del Cauca. Colombia |
| Año: | 2014 |
| Periodo: | Jul-Dic |
| Volumen: | 17 |
| Número: | 33 |
| Paginación: | 31-41 |
| País: | Colombia |
| Idioma: | Español |
| Tipo de documento: | Artículo |
| Enfoque: | Aplicado, descriptivo |
| Resumen en español | La segmentación del iris es una de las etapas más importantes en los sistemas de re-conocimiento del iris. En este trabajo se aplican algoritmos de preprocesamiento de la imagen con el objetivo de evaluar su impacto en los porcentajes de segmentación exitosa del iris. Los algoritmos utilizados se basan en el ajuste del histograma, filtros Gaussianos y en la eliminación del reflejo especular en imágenes del ojo humano. Se aplica el método de segmentación introducido por Masek a 199 imágenes tomadas bajo condiciones no controladas, pertenecientes a la base de datos CASIA-irisV3, antes y después de aplicar los algoritmos de preprocesamiento. Posteriormente se evalúa el impacto de los algorit-mos de preprocesamiento en el porcentaje de segmentación exitosa del iris por medio de una inspección visual de las imágenes, para determinar si las circunferencias detectadas del iris y de la pupila corresponden adecuadamente con el iris y la pupila de la imagen real. El algoritmo que generó uno de los mayores incrementos de los porcentajes de seg-mentación exitosa (pasa de 59% a 73%) es aquel que combina la eliminación de reflejos especulares, seguido por la aplicación de un filtro Gaussiano con máscara 5x5. Los resul-tados obtenidos señalan la importancia de una etapa previa de preprocesamiento de la imagen como paso previo para garantizar una mayor efectividad en el proceso de detección de bordes y segmentación del iris |
| Resumen en inglés | Segmentation is one of the most important stages in iris recognition systems. In this paper, image preprocessing algorithms are applied in order to evaluate their impact on successful iris segmentation. The preprocessing algorithms are based on histogram adjustment, Gaussian filters and suppression of specular reflections in human eye images. The segmentation method introduced by Masek is applied on 199 images acquired under unconstrained conditions, belonging to the CASIA-irisV3 database, before and after applying the preprocessing algorithms. Then, the impact of image preprocessing algorithms on the percentage of successful iris segmentation is evaluated by means of a visual inspection of images in order to determine if circumferences of iris and pupil were detected correctly. An increase from 59% to 73% in percentage of successful iris segmentation is obtained with an algorithm that combine elimination of specular reflections, followed by the implementation of a Gaussian filter having a 5x5 kernel. The results highlight the importance of a preprocessing stage as a previous step in order to improve the performance during the edge detection and iris segmentation processes |
| Disciplinas: | Ciencias de la computación |
| Palabras clave: | Procesamiento de datos, Reconocimiento de imágenes, Biometría, Sistemas de reconocimiento del iris, Algoritmos, Preprocesamiento |
| Keyword: | Computer science, Data processing, Image recognition, Biometrics, Iris recognition systems, Algorithms, Preprocessing |
| Texte intégral: | Texto completo (Ver PDF) |
