FEATURES OF THE IRIS IMAGE PRE-PROCESSING ALGORITHM

Authors

  • Любовь Влaдимировнa Рябова National Aviation University

DOI:

https://doi.org/10.18372/2410-7840.17.8205

Keywords:

image recognition, iris, image processing, biometric identification, segmentation,

Abstract

The article presents a brief overview of the not numerous issues of biometric identification based on iris. Usually, the original image corrupted by equipment scanning noise, discretization or data transmission channels, whe-reby images are uneven brightness and contrast. This leads to breaks in linear objects, masking of the analyzed complex objects, which leads to a large number of errors and failures, especially automatic identification and recog-nition systems. Preprocessing includes: equation of the general luminance background image, the elimination of the original image high-frequency noise and various arti-facts, contrast binary image and other functional trans-formations. Output description of the original informa-tion must be maximally adapted to storage, transmission and analysis of all possible solutions. But with all these transformations one of the most important indicators should be to preserve the maximum number of special «key» elements of the original information. Identified promising areas for further research in the field of iris image recognition. As the test data used the image of an open database.

Author Biography

Любовь Влaдимировнa Рябова, National Aviation University

Academic Department of information security means

References

. Автоматическая идентификация. Идентификация биометрическая. Форматы обмена биометрическими данными: ГОСТ Р ИСО/МЭК 19794-6-2006-2007, часть 6. Данные изображения раду-жной оболочки глаза. – 28 с.

. Монич Ю., Старовойтов В. Обработка изобра-жений радужной оболочки глаза в целях иден-тификации границ радужной оболочки глаза // Искусственный интеллект, 3, 2009. – C. 397-403.

. Павельева Е., Крылов А. Поиск и анализ ключевых точек радужной оболочки глаза методом преобразования Эрмита // Информатика и ее применения. т.4, в.1, 2010. – C. 79-82.

. Рябовa Л.В., Голeмбиeвскaя Ю.Г. Бaзовыe опeрaторы для обрaботки изобрaжeний рaдужной оболочки глaзa // Нaукa і молодь: Зб. нaук. пр. – К.: НAУ, 2006. – Вип.6.– С. 45-48.

. Трекин А. Метод проекций яркости при поиске зрачка на изображении//Технические науки и практика. Сб. трудов «Молодой ученый – 2012», Чита. – C. 24-28.

. C. Boyce et all., «Multispectral Iris Analysis: A Preliminary Stady», IEEE CSPress, 2006, pp. 51-56.

. J. Daugman, «High connfidence visual recognition of persons by a test of statistical independence», IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, vol.15 (11), рр. 1148-1161, 1993.

. L. Flom, A. Safir, US Patent # 4 641, 349, U.S. Gjvernment Printng Office, Washington, DC, 1987.

. Hollingsworth K. Pupil dilation Iris biomenrric performance / K. Hollingworth, P.Flynn //Computer Vision and Image Understanding. - Vol.113 - pp. 150-157, 2009.

. M. Sunder, A.Ross «Iris Image Retrielval Based on Macrofeatures» ICPR 2010, pp. 1316-1321.

Published

2015-05-28

Issue

Section

Articles