Extracción Digital De Características Biométricas Basadas En Patrones Del Iris Humano

摘要

El presente trabajo es el primero realizado en la UIS basado en la biometría del iris humano a partir del procesamiento digital de imágenes oculares. Se ha realizado en la herramienta Matlab 7.2 ® y consta de tres partes esenciales: La primera o de segmentación que consiste en ubicar y separar el tejido pigmentado del iris, lo cual implica extraer la pupila, el contorno circular de la esclerótica y los párpados por medio de máscaras binarias, que permiten discriminar lo que es y no es información requerida dentro de la señal bidimensional. La segunda o de normalización, que es un proceso de transformación de coordenadas rectangulares a polares, el cual permite convertir la imagen segmentada de un área circular en un nuevo registro gráfico de forma rectangular donde el iris se desenrolla en una cinta. Finalmente la de extracción de características biométricas y codificación, etapa donde se filtra la imagen normalizada por medio de un “kernel” de Gabor wavelet bidimensional y se cuantifican sus cualidades a través del promedio de desviación absoluta, generando un conjunto de datos en forma de matriz con los patrones del iris. Para terminar, este último registro matricial se binariza mediante un umbral para crear una firma digital propia de cada usuario.   This project is the first study from the Universidad Industrial de Santander based on human iris from ocular digital image processing. It was performed in the Matlab 7.2 platform and contains three essential parts: The segmentation, for locating and separating the pigmented iris tissue. This involves removing the pupil, the circular contour of the sclera and the eyelids through binary masks and allows discriminating the required information in the two-dimensional signal. The second part or normalization is a transformation process from rectangular to polar coordinates; this allows converting the segmented image of circular area in a new graphic of rectangular shape, where the iris is rolled into a band. The final stage is the biometric features extraction and encoding. Here the normalized image is filtered through a two-dimensional Gabor wavelet kernel and its qualities are quantified using the average absolute deviation, generating a data set in a matrix with iris patterns. Finally, this last record matrix is binarized using a threshold to create a digital specific signature for each user.