Edge detection of iris of the eye for human biometric identification system
Визначення контурів райдужної оболонки ока для системи біометричної ідентифікації людини

K.O. Tryfonova, E.I. Grishikashvili, А.R. Аgadzhanyan
2015 Trudy Odesskogo Politehničeskogo Universiteta  
ВИЗНАЧЕННЯ КОНТУРІВ РАЙДУЖНОЇ ОБОЛОНКИ ОКА ДЛЯ СИСТЕМИ БІОМЕТРИЧНОЇ ІДЕНТИФІКАЦІЇ ЛЮДИНИ Вступ. В сучасних умовах організації безпеки інформаційних систем перед тим, як отримати доступ до ресурсів інформаційної системи, користувач має пройти процес ідентифікації (представлення ідентифікатора) та аутентифікації (підтвердження ідентифікації деякою секретною інформацією, наприклад, паролем). Проте процедури ідентифікації та аутентифікації користувача можуть базуватися не тільки на секретній
more » ... на секретній інформації, якою володіє користувач (пароль, секретний ключ, персональний ідентифікатор і т.п.). Аналіз останніх досліджень і публікацій. Останнім часом все більше розповсюдження отримує біометрична ідентифікація і аутентифікація користувача, що дозволяє впевнено ідентифікувати потенційного користувача [1]. При біометричній ідентифікації використовують унікальні характеристики людини. Метод ідентифікації за райдужною оболонкою ока вважається одним з найбільш точних і надійних способів ідентифікації людини. Першим етапом даного біометричного методу є локалізація, тобто визначення центра зірниці й кордонів райдужної оболонки ока людини на цифровому зображенні. Для вирішення завдання локалізації використовують алгоритм Хафа, що потребує в якості вхідних даних бінарне зображення контурів цифрового зображення райдужної оболонки ока [2, 3]. Метою дослідження є адаптація алгоритму Канні як одного з найефективніших методів визначення контурів для можливості вирішення завдання визначення бінарного зображення контурів райдужної оболонки ока людини при реалізації біометричної системи ідентифікації засобами мобільного пристрою. Викладення основного матеріалу. Для досягнення поставленої мети розглядається та реалізовується алгоритм визначення контурів Канні [2], який складається з таких кроків: згладжування; визначення градієнта; пошук локальних максимумів градієнта; подвійна порогова фільтрація з трасуванням. Розглянемо кожний крок більш детально. Згладжування. Першим кроком алгоритму Канні для зменшення шумів та підвищення якості визначення контурів зображення є згладжування (або розмиття) цифрового зображення. Згладжування досягається завдяки послабленню високих частот цифрового зображення в частотній ділянці. Низькочастотна фільтрація цифрового зображення ISSN 2076ISSN -2429 Праці Одеського політехнічного університету, 2015. Вип. 1(45) ISSN 2223-3814 (online) КОМП'ЮТЕРНІ Й ІНФОРМАЦІЙНІ МЕРЕЖІ І СИСТЕМИ. АВТОМАТИЗАЦІЯ ВИРОБНИЦТВА 111 а б Рис. 4. Застосування подвійної фільтрації з трасуванням: згладжене цифрове зображення (а); графічне представлення контурів цифрового зображення (б) Висновки. В результаті даної роботи досліджено та реалізовано алгоритм Канні для визначення контурів цифрового зображення райдужної оболонки ока людини, що є першим кроком реалізації біометричної системи ідентифікації людини для мобільного пристрою. Програмна реалізація проведена для мобільної платформи Android з використанням засобів мови програмування високого рівня Java. Подальша робота спрямована на завершення реалізації біометричної системи ідентифікації людини для мобільного пристрою. Література
doi:10.15276/opu.1.45.2015.18 fatcat:x2lr2uukwvaidhiaidzghvwu7i