iris andreea gugu

7/18/2019 Iris Andreea Gugu

http://slidepdf.com/reader/full/iris-andreea-gugu 1/30

TTehnologehnologia scanării irisului pentruia scanării irisului pentruidentificarea şi verificareaidentificarea şi verificareapersoanelor persoanelor

Student : Gugu Floriana Andreea

Universitatea Politehnica Bucuresti

Facultatea de Electronica , Telecomunicatii si Tehnologia Informatiei

Master : TMAM



Planul prezentăriiPlanul prezentării

Introducere – Scurtă istorie

– Structura irisuluiTeorieImplementări

curenteDirecţii viitoare



TehnologiiTehnologii BiometricBiometricee

Definiţie – Utilizarea automată a caracteristicilor fiziologice şi

comportamentale pentru determinarea şi verificarea identităţii

persoanelor. [9] Exemple

– Fizionomia facială, amprentă, geometria mâinii, voce, iris, etc !ecunoa"terea persoanelor după scanarea irisului este văzută #n

momentul de faţă ca fiind cea mai precisă te$nologie %iometrică

Firma Iridian Tec$nologies &liderul mondial #n ceea ce prive"terecunoa"terea de iris' afirmă faptul că( – Cantitatea de informaţie care poate fi măsurată într-un singur iris

este cu mult mai mare decât cea din amprente iar acurateţea estemai mare decât în cazul !"#-ului



Un sistem biometric este în principiu un sistem de recunoaştere aformelor, care operează prin colectarea de date de la un individ,

extragerea unui set de caracteristici din datele preluate, şi comparareaacestora cu un set de date din baza de date. În funcţie de contextulaplicării, un sistem biometric poate opera e în modul de verifcare e înmodul de identifcare:

În modul de verifcare, sistemul validează identitatea uneipersoane prin compararea datelor biometrice captate cu ceea ce

există în baza de date referitor la persoana respectivă. Întrun astfelde sistem, un individ care doreşte să e recunoscut posedă unelemente de identicare, cum ar un !"# $!ersonal "dentication#umber % #umăr personal de identicare&, un nume de utilizator, ocartelă inteligentă, iar sistemul conduce la o comparaţie unulaunupentru a determina dacă pretendentul este adevărat sau nu $deexemplu, '(parţin aceste date biometrice lui "on )'&. *ericareaidentităţii este în mod uzual folosită pentru recunoaşterea pozitivă, încare principala ţintă o constituie prevenirea folosirii aceleiaşiidentităţi de către mai multe persoane. +- În modul de identifcare, sistemul recunoaşte un individ princăutarea datelor din baza de date pentru găsirea unei potriviri. eaceea, sistemul conduce la o comparaţie unulamai mulţi pentru a

TehnologiiTehnologii BiometricBiometricee



Principalii indicatori biometrici

Figura !

Exemple de caracteristici biometrice: a) A!" b) ureche" c) fa#ă"d) termogramă facială" e) termogramă a m$inii" f) venele m$inii"g) amprenta degetului" h) modul de mers" i) geometria palmei" %) iris" &) amprenta palmei" l) retina" m) semnătura" n) vocea



'curtă istorie a recunoaşterii'curtă istorie a recunoaşterii

persoanelor după irispersoanelor după irisDocumentarea originală a ideii - 1949

– Cartea oftalmologului James Doggart

O propunere anterioară? - 1936

– Oftalmologul Frank urc!

"nii #$%

– Filmele cu James ond

– &dei 'science fiction(



(ai multă istorie(ai multă istorie

19$) * " fost acordat primul +re,et – Oftalmologilor "ran afir .i /eonard Flom

– &deea propusă a fost aceea că oricare doi iri.i nu sunt identici

– "u 0ntreprins cercetări .i documentări ale ideii

)*+* Dr- .o$n Daugman &părintele din punct de vederematematic al ideii'

)**/ – Idei "i algoritmi %revetaţi – 0S 1atent 2,3*),245

0S1T6 Sa format Iridian Tec$nologies, care este liderul mondial#n ceea ce prive"te recunoa"terea persoanelor după iris



Anatomia şi fiziologia irisului Anatomia şi fiziologia irisului

Singurul organ intern careeste #n mod normal vizi%illa exterior7

Izolat "i prote8at 9odificări c$irurgicale

riscante pentru vedere !eţea #n formă de rază a

ţesutului con8unctiv – Diviziuni radiale :iste de detalii

– Inele, adâncituri, etc



ProcesProcesul scanării irisuluiul scanării irisului

Etape ma8ore( – Izolarea imaginii

irisului – ;odificarea trăsăturilor

prin demodularefolosind undele 3D<a%or aflate #ncuadratură

– =nalize statistice –folosirea distanţei>amming pentrucompararea codurilor



/odalitatea de captură a imaginii

0 cameră video preia o imagine albnegru de la o distanţă cuprinsă între 1 şi 2cm, în funcţie de tipul acesteia. 3amera de luat vederi utilizează o iluminare apropiată deinfraroşu $similară cu cea de la o telecomandă 4*&, care este neinvazivă, aproapeinvizibilă şi foarte sigură.În gura din partea dreaptă se prezintă o cameră specializată pentru fotograerea

irisului, Authenticam™. (ceastă cameră de luat vederi poate lua imagini aleirisului de la o distanţă de 5667 cm, poate cuplată la un calculator folosind un portU89 sau paralel. 4impul maxim de scanare şi convertire a irisului în "ris3ode este de 1secunde. 3amera are încorporate programe softare produse de rma "ridian, liderulmondial în această te;nologie.

3rearea unui "ris3ode<

"maginea unui oc;i este în primă fazăprocesată de un softare care localizează părţiledinspre interior şi dinspre exterior ale irisului şi

conturul pleoapelor, pentru a extrage doar porţiuneade iris. =enele şi zonele de re>ecţie care pot acoperipărţi ale irisului sunt detectate şi eliminate.

Un sosticat softare matematic codicăapoi modelul irisului printrun proces numitdemodulare. (cest soft creează un cod de fazăpentru secveţa de structură a irisului, similar cu osecvenţă de cod (#. !rocesul de demodularefoloseşte funcţii denumite unde 1 care generează odescriere compactă şi completă a modelului irisului,neţin?nd seama de mărimea sa sau de dilatareapupilei. imensiunea codului generat este de 61octeţi.

8ecvenţa de fază generată este denumităşablonul "ris3ode<, iar în acest cod se re>ectăcaracteristicile unice ale unui iris întrun mod foarterobust, ceea ce permite căutări foarte rapide în baze

de date de dimensiuni mari. @ablonul "ris3ode esteapoi criptat pentru a elimina posibilitatea AfurtuluiB deidentitate şi pentru a maximiza securitatea.



*zol*zolaarea imaginii irisuluirea imaginii irisului

9inimum ?5 pixeli 0zual, )55)/5 pixeli ;amere video monocrome

– :umină vizi%ilă – :umină infraro"u

?55 – *55 nm Texturile ies #n evidenţă

6perator integrodiferenţial

Determinarea frontiereidinspre pupilă "i dinspre

exterior 6perator <aussian de

netezire <σ&r'



Transformarea imaginii irisului în imagine polară



emodulare folosind undeemodulare folosind unde +abor +abor

Forme de undă <a%or 3D#n cuadratură – Folosite pentru codificarea

caracteristicilor irisului – 6%ţinerea codului irisului – 3,5/+ %iţi de fază sunt

calculaţi &324 octeţi' –

Informaţie de fază – =mplitudinea informaţiilorlegate de prea mulţi factori ;ontrast, iluminare, etc



(ai multe despre(ai multe despre +abor+abor

&x5,@5' specifică poziţia formelor de undă specifică lungimea formelor de undă specifică un vector al undei de modulaţie

care poate fi interpretat #n coorodnate polare ca

frecvenţă spaţială

( ) ( ) ( ) ( ) AB3ACCB 555533

533

5',& $ $v % %ui $ $ % %

ee $ %−+−−−+−−

= π β α π ψ

',& β α



((ai multe despreai multe despre +abor+abor



(ai multe despre(ai multe despre +abor+abor



Structura şablonului IrisCode

"maginea polară este divizată în R cercuri concentrice, cu T locaţiiung;iulare !erec;ea de ltre este aplicată la ecare locaţie analizată Căspunsul ltrelor se concretizează prin valorile 7 sau "ris3odeul este asamblat întrun şir de biţi, care este prezentat mai Dos, şi este unic pentru ecare persoană

3odul de biţi "ris3ode se creează atunci c?nd este introdusăpersoana în baza de date şi atunci c?nd se doreşte recunoaştereaacesteia.

(vantaDul principal îl reprezintă faptul că modelul stocat înbaza de date are o dimensiune foarte mică, de doar 61 octeţi.



'tatisti'tatistică ,,,că ,,,

C&eia în recunoaştereadupă iris este eşecul unuitest de independenţă

statistică. ['] =cceptare – oc$i diferţi E"uare – aceea"i oc$i ;alcularea distanţei

>amming &>D'

– 9ăsură a neconcordanţelor

6! – Detectează neconcordanţele

=D

– 1rote8ează #mpotrivadeteriorării codului n 8ur de )55,555 iri"iCsec

pe un ;10 de G55 9>z

Hmasca=masca

Hmasca=mascaH'codul=codul&>D

⊗=



istribu#ie bistribu#ie binomialinomialăă

Hiţi ai codului de faza( 5sau )

Iri"i necorelaţiDistri%uţie %inomială

– 3-G milioane de comparaţii – Iri"i diferiţi – 1 -/**

% σ E 7.7F1% # E p$ G p&Hσ1 E

155 grade delibertate



-chi identici genetic-chi identici genetic

1erec$i de iri"i din stânga"i dreapta ale aceleia"i

persoane

1atru iri"i ale gemenilormonozigotici

Distri%uţia >D – 4/+ perec$i de la G3/ de

oameni – >D mediu -/*?% σ E.7F – 6c$ii nu sunt corelaţi 7



Toleran#ele recunoaşteriiToleran#ele recunoaşterii

Te$nica tre%uie să fie invariantăla sc$im%ări legate de( – 9ărime – 1oziţie – 6rientare

=ceste sc$im%ări pot apărea dincauza( – 9i"cării capului – !otaţia de torsiune a oc$ilor #n

interiorul or%itei – 0ng$iurile camerei de luat

vederi – Etc

1e axe, imaginile rotate( – 9odel de fâ"ie din cauciuc

omogen – Sistem de coordonate psuedo

polar Irisul nu este concentric cu

pupila

Frontierele pupilare Frontierele dinspre sclerotică



(ediu de decizie ideal(ediu de decizie ideal

;ondiţii de la%orator – Factor de zoom fixat,

distanţă "i iluminare



.ine foloseşte aceasta /.ine foloseşte aceasta /

Te$nologiile %iometrice,#n special scanările de iris,

pot fi folosite, "i sunt #n

curs de a fi implementate#n diferite zone( – =ccesul #ntrun calculator – =eroporturi – 1a"apoarte

– =T9uri – =utentificarea utilizatorilor

de carduri de credit – 9ulte, multe altele ---



"omenii de utili#are a metodelor $iometrice

Aplica#iile biometricii pot fi divizate 0n următoarele grupe principale:

Aplica#iile comerciale" cum ar f i identificarea 0n cadrul unei re#ele" e1commerce" acces la *nternet" la AT(1uri bancare2 Aplica#ii guvernamentale" cum ar fi cartela de identificare na#ională 30n cazul 'tatelor 4nite)" permisul de conducere"controlul paşapoartelor" securitate socială" etc,

Aplica#ii medicale %medicin& legal&'" pentru identificarea cadavrelor" investigarea infractorilor" etc, 5n figura următoare sunt prezentate diferite aplica#ii ale biometricii,

6igura 7, Exemple de aplicare a metodelor biometrice3a)13c) 8erificare de amprentă2 3d) geometria palmelor2 3e) recunoaştere de iris

3f) geometria m$inii2 3g) fizionomia fe#ei2 3h) amprentă



*mplementare*mplementare 0n Emiratele Arabe 0n Emiratele Arabe

4nite4nite

>arta de repartizare a #ntregii reţele de recunoa"tere a

irisului care acoperă )? porturi aeriene, maritime "i terestre dinEmiratele =ra%e 0nite



Puncte orte:

!otenţial extraordinar de ridicat pentru atingerea unor nivelemaxime de acurateţe 4e;nologia poate folosită at?t în modul de identicare c?t şi încel de vericare /are stabilitate a caracteristicii pe perioada vieţii 0peraţiune care nu necesită acţiunea directă a utilizatorului

asupra unui dispozitiv Iolosită cu mult succes în tracul aerian pentru identicareapiloţilor şi a călătorilor.

Puncte slabe:

(c;iziţia imaginii irisului cere mai multă pregătire şi atenţie dec?torice altă biometrică Unii utilizatori nu agreează te;nologiile bazate pe fotograereairisului 0c;elarii sau lentilele de contact pot să aibă un impact asupraperformanţei

!osibilitate de eşuare a identicării în cazul folosirii unordis ozitive a căror calitate nu este tocmai ridicată sau în cazul

1uncte forte, puncte sla%e ---



Preziceri ,,,Preziceri ,,,



9eferin#e9eferin#e

B)A .- Daugman, J>oK Iris !ecognition LorMs,N IEEE Trans- ;SOT)/&)', 355/, pp- 3) G5-

B3A Iridian Tec$nologies, BLe% pageA 355G, B;ited 355/ 9ar 3*A

=vaila%le at $ttp(CCKKK-iridiantec$-comBGA .- Daugman, J.o$n DaugmanPs Ke%page, ;am%ridge 0niversit@,

;omputer :a%orator@, ;am%ridge 0Q-N BLe% pageA 355/,

B;ited 355/ 9ar 3*A =vaila%le at$ttp(CCKKK-cl-cam-ac-uMCusersC8gd)555C

B/A .- Daugman, J=natom@, 1$@siolog@, and Development of t$eIris,N B6nline documentA 355/, =vaila%le at$ttp(CCKKK-cl-cam-ac-uMCusersC8gd)555Canatom@-$tml



9eferin#e9eferin#e

B2A .- Daugman, J9at$ematical Explanation of Iris !ecognition,N B6nlinedocumentA 355/, =vaila%le at$ttp(CCKKK-cl-cam-ac-uMCusersC8gd)555Cmat$-$tml

B4A .- Daugman, RDemodulation %@ complexvalued Kavelets for stoc$astic

pattern recognition-R (nt)l *ournal of +avelets and ,ulti-resolution (nformation rocessing vol- ), no- ), pp ) )?-B?A .- Daugman, JDecision Environment &Separa%ilit@ of Iris 1atterns',N

B6nline documentA 355/, =vaila%le at$ttp(CCKKK-cl-cam-ac-uMCusersC8gd)555Cdecida%ilit@-$tml

B+A .- Daugman, J>oK t$e =fg$an <irl Kas Identified %@ >er Iris 1atterns,NB6nline documentA 355/, =vaila%le at$ttp(CCKKK-cl-cam-ac-uMCusersC8gd)555Cafg$an-$tml

B*A JIris !ecognition( >oK it LorMs,N International Hiometric <roup,B6nline su%scriptionA 355/, =vaila%le at$ttp(CCKKK-%iometricgroup-comCreportsCpu%licCreportsCiris scantec$-$tml

iris andreea gugu

Documents