Multimodal Eye Biometric System for Unconstrained Eye - Brossura

Pathak, Mrunal Kishor

Brossura

ISBN 10: 397715382X ISBN 13: 9783977153825

Casa editrice: Akhand Publishing House, 2022

Riassunto

I framework biometrici hanno essenzialmente migliorato l'autenticazione individuale, giocando a

parte significativa nella sicurezza personale, nazionale e globale. Biometrico oculare esistente

il sistema raggiunge buoni risultati di precisione per le immagini acquisite utilizzando telecamere NIR in ideale

condizione soltanto. Quando le immagini visibili della lunghezza d'onda vengono acquisite senza vincoli

ambiente, il rumore viene introdotto come illuminazione, riflessione, sfocatura di movimento, ecc.

che degradano le prestazioni di riconoscimento. Questa ricerca presenta un occhio multimodale

framework biometrico che utilizza Supporta il processo di corrispondenza basato sul valore di fusione (SVBF) a

migliorare l'autenticazione biometrica combinando l'iride, la sclera e la pupilla

caratteristiche da immagini degli occhi a colori non vincolate. Un biometrico multimodale

l'architettura che utilizza il metodo di supporto-valore associante alla fusione è introdotta in questo

report per migliorare l'autenticazione biometrica. La strategia proposta è rappresentata in

passaggi successivi; inizialmente basato sulla segmentazione CNN (Convolutions Neural Network)

sulla selezione delle caratteristiche di qualità utilizzando l'entropia viene applicata all'iride cluster, alle pupille e alla sclera

regione. Successivamente le caratteristiche efficaci vengono estratte dall'iride segmentata, dalla pupilla e

regione sclera, ad esempio istogramma del colore, Log Gabor e sclera Y- caratteristiche di forma.

Sulla base delle caratteristiche estricate, viene determinata la fusione basata sul valore di supporto,

e il punteggio corrispondente è calcolato mediante il valore minimo, massimo e

valore di supporto derivato dalle feature. Infine, la persona autentica è prevedibile da

calcolare una distanza euclidea di formazione e testare i punteggi corrispondenti. La proposta

i risultati vengono testati su MMU di database vincolati, database di immagini non vincolato

UBIRIS.V2 e database di immagini mobili MICHE da mostrare con le tecniche attuali

l'efficienza della tecnica di autenticazione proposta. Risultati sperimentali mostrano

che il sistema biometrico multimodale proposto fornisce risultati migliori rispetto a

state-of-art esistente. La segmentazione eseguita utilizzando E-CNN migliora i risultati per

precisione di segmentazione fino al 97,99% per l'iride, 98,08% per la sclera e 99,43% per la pupilla

segmentazione in ambiente incontrollato riducendo i tempi di segmentazione fino a

0,9 secondi. Il framework SVBF proposto evidenzia anche il ruolo della fusione a livello di funzionalità a

migliorare la precisione di riconoscimento fino al 97% per lunghezza d'onda visibile non vincolata

Immagini.

Dettagli dell'edizione

• Editore: Akhand Publishing House
• Data di pubblicazione: 2022
• Lingua: Inglese
• ISBN 10: 397715382X
• ISBN 13: 9783977153825
• Rilegatura: Copertina flessibile
• Numero di pagine: 146
• Contatto del produttore: non disponibile
• Persona responsabile: non disponibile