Statistical approach based iris recognition using local binary pattern
Abstract
Entre las características biométricas utilizadas para el
reconocimiento de la identidad, el iris ha demostrado ser el
más fiable en términos de carácter distintivo suficiente, lo
que tiene implicaciones directas e importancia para mejorar
el rendimiento y la seguridad del proceso de verificación de
seguridad a través del cual se decide si a cualquier instancia
se le debe otorgar permiso para acceder a lugares o fuentes de
información reservados.
En este trabajo se aborda el principal desafío que implica el
reconocimiento del iris, cuya complejidad computacional es
relativamente alta, habiendo permanecido sin resolver hasta
ahora, al menos, en lo que respecta a la literatura existente.
La mejora obtenida por la metodología propuesta se origina
tomando ventaja de los patrones binarios locales para procesar
cada segmento de la imagen original, habiendo experimentado
la ecualización de antemano, así como aplicar funciones de
distribución de probabilidad separadamente a cada capa de los
valores de pıxel, mientras que estar representado con respecto
a los canales de color de intensidad de saturación de color
mutuamente independientes.
Además, la distancia Kullback-Leibler entre los vectores
obtenidos a través de la concatenación de los vectores de
características se toma en cuenta como criterio de clasificación,
lo que ha llevado a una tasa de reconocimiento sobresaliente
de 98,44 por ciento cuando se probó en la base de datos UPOL,
con 192 imágenes de iris
