Detección de vida vía software en imágenes de iris ... - ATVS

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5.1. Estructura del sistema __________________________________________________ 335.2 Prarámetros de calidad implementados ____________________________________ 345.2.1 Parámetros de enfoque ______________________________________________________ 355.2.2 Parámetros de movimiento ___________________________________________________ 385.2.3 Parámetros de oclusión ______________________________________________________ 415.2.4 Otros parámetros ___________________________________________________________ 445.3 Selección de características y clasificador __________________________________ 476. Bases de datos Y Protocolo experimental ________________________________ 496.1 Protocolo experimental __________________________________________________ 507.Resultados _________________________________________________________ 537.1 . Fase de diseño ________________________________________________________ 537.2 Fases de entrenamiento y test ____________________________________________ 588.Conclusiones y trabajo futuro __________________________________________ 618.2 Trabajo futuro. ________________________________________________________ 61Referencias __________________________________________________________ 63Presupuesto __________________________________________________________ 67Pliego de condiciones __________________________________________________ 69Anexo I: Publicaciones __________________________________________________ Ixii
INDICE DE FIGURASFigura 1. Iris, pupila y esclera en un ojo (a), ojo sintético (b) e intento de suplantación (c). ......................... 2Figura 2. Cuadro general de funcionamiento de un sistema biométrico ........................................................ 13Figura 3. Ejemplo de curvas de FAR, FRR y obtención del EER. .................................................................... 15Figura 4. Ejemplo del análisis llevado a cabo por los sistemas de reconocimiento de iris, segmentación ycodificación. .............................................................................................................................................. 17Figura 5. El ojo y su anatomía, partes del ojo. ............................................................................................. 19Figura 6. Diferentes colores de iris dependiendo del número de células pigmentadas ................................... 20Figura 7. Ejemplo de identificación de una persona gracias a sus ojos ......................................................... 20Figura 8. Esquema propuesto por Flom y Safir en 1987 .............................................................................. 21Figura 9. Sistemas de captura del iris de Daugman (izquierda) y Wildes (derecha). ..................................... 21Figura 10. Imagen de calidad vs imagen que no cumple los mínimos de calidad. ......................................... 23Figura 11. Ejemplo de detección de la corona circular del iris. .................................................................... 24Figura 12. Extracción de la información de la corona circular del iris en el código patrón rectangular. ......... 25Figura 13. Clasificación de ataques directos según Bori Toth y Ulf Cahn con Seelen [37] ........................... 28Figura 14. Diagrama general del sistema de detección de vida presentado en este proyecto. ........................ 34Figura 15. Ejemplo de computación de las diferentes medidas de enfoque implementadas para dos ojos, unoreal y otro sintético. ................................................................................................................................... 37Figura 16. Potencia vertical de altas frecuencias 1. MCI2 ........................................................................... 38Figura 17. Imágenes tratadas según la medida MCI18................................................................................. 39Figura 18. Espectro de potencia de imágenes en sus direcciones primarias. ................................................. 40Figura 19. Serie de valores de los coeficientes de Fourier............................................................................ 40Figura 20. Región de interés usada para estimar el MCI3 ............................................................................ 41Figura 21. Proceso general de obtención de F1,F2 y F3 en MCI6-12. ......................................................... 42Figura 22.Imágenes en el operador MCI17. ................................................................................................ 43Figura 23. Imágenes para el operador MCI19. ........................................................................................... 44Figura 24. Transformación utilizada en el algoritmo de la medida MCI14 ................................................... 45Figura 25. Imágenes tratadas con Contraste global MCI14. ......................................................................... 45xiii
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