Reconocimiento de iris
El reconocimiento del iris utiliza la tecnología de las cámaras: con una fina iluminación infrarroja se reduce el reflejo que se haya podido producir en la convexa córnea y poder crear detalladas imágenes de las complejas estructuras del iris.
Una vez convertidas en plantillas digitales, estas imágenes proporcionan una representación matemática del iris, las cuales coinciden con una identificación positiva e inequívoca de un individuo.
La tecnología basada en el iris tiene el valor atípico más pequeño (es decir, hay un número de personas reducido que no lo pueden usar) de todas las tecnologías biométricas.
Una ventaja clave del reconocimiento del iris es su estabilidad (el patrón o la plantilla pueden durar muchos años), ya que, salvo un traumatismo, esta “matrícula” individual puede durar toda la vida.
Estos algoritmos se utilizaron para iniciar la comercialización de esta tecnología en conjunto con una primera versión del sistema IrisAccess, diseñado y fabricado por LG Electronics, en Corea del Sur.
El proceso se divide en varias etapas: Se captura una imagen de la capa arbórea del iris en blanco y negro, en un entorno correctamente iluminado, usando una cámara de alta resolución.
Esa muestra es comparada con otra tomada con anterioridad y almacenada en la base de datos del sistema, de forma que si ambas coinciden el usuario se considera autenticado con éxito.
A veces el círculo aparece cortado o deforme (por efectos de luz, reflejos, …), pero estos errores se corrigen en la siguiente etapa.
Para extraer el borde externo del iris se aplica un estiramiento del histograma de la imagen en escala de grises original, luego se aplican el filtro de mediana para uniformar las regiones y eliminar falsos contornos, seguidamente se aplican los filtros de Canny con un alfa adecuado que permita resaltar el borde externo del iris y facilitar la detección del mismo.
Es por esto que las bandas comprendidas entre 1-80 y 200-255 son aprovechadas para estirar el histograma de la imagen.
Además del tipo de codificación Haar, también se tienen en cuenta otros factores: • Región del iris a utilizar: En ciertas imágenes el iris se ve obstruido por el párpado o por alguna pestaña, es por eso que se prueba la codificación del iris utilizando solo ciertas regiones, las cuales están libres de cualquier agente extraño que puede adulterar las características del iris.
Si se usa un delta muy pequeño la imagen crece debido a la redundancia de píxeles, pero a la vez se pierden algunas texturas necesarias para que la codificación sea más eficiente.
El iris del ojo ha sido descrito como la parte ideal del cuerpo humano para la identificación biométrica por varias razones: De hecho, los dos ojos de una persona poseen patrones distintos, siendo ésta una característica muy importante que tiene que ser considerada en el sistema al no ser la imagen de los dos ojos intercambiables.
Algunos métodos que se han sugerido para aumentar la defensa contra el uso de ojos e iris falsos son: Un informe del 2004 publicado por la Oficina Federal para la Seguridad de la Información (Alemania) señaló que ninguno de los sistemas de reconocimiento del iris disponibles comercialmente en la actualidad, implementa tecnología suficiente para verificar si lo que está detectando es un tejido vivo.
Par cada una de las métricas se han utilizado diferentes umbrales (permiten decidir si el usuario es aceptado o rechazado) obteniendo diferentes valores de las tasas FAR y FRR.
Resultados con filtros de Gabor: El rendimiento del primer sistema, se ha llevado a cabo utilizando los 4 tamaños del vector de características que señalamos anteriormente.
En ella se muestra que, en todos los casos, la tasa EER, está siempre por debajo del 10%, alcanzando su mejor valor en 3,6% para 1860 bits.
En la primera imagen, se muestra el comportamiento de las tasas FAR y FRR, obteniendo una tasa EER de 0,12% Pero, lo que es más importante, se obtienen tasas FAR nulas para valores aún más pequeños que en el sistema anterior de la tasa FRR, lo que hace de este un sistema óptimo para entornos que requieran una alta seguridad.
Lo que significa una gran mejora respecto a los resultados obtenidos con filtros de Gabor.
