Detección de vida vía software en imágenes de iris ... - ATVS
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mostrando el estado del arte en el campo de la adquisición y reconocimiento de imágenesde iris.En el capítulo 4 se hace un resumen sobre los principales métodos de ataque actuales a lossistemas biométricos centrándose en los ataques a sistemas de iris. La siguiente parte delcapítulo se centra en las principales contramedidas a estos ataques y en especial en ladisciplina de la detección de vida dando ejemplos actuales de métodos implementados.El capítulo 5 describe el sistema de detección de vida implementado, su estructura generaly presentación de cada una de sus partes.La presentación de la base de datos y el protocolo experimental se hace en el capítulo 6 yen el siguiente capítulo presentamos los resultados obtenidos en la investigación, para en elcapítulo 8 presentar las conclusiones y trabajo futuro.4
1.5. CONTRIBUCIONES CIENTÍFICASParte del trabajo recogido en esta memoria ha sido realizado con la financiación de unaBeca de Colaboración del MEC. Entre las tareas más representativas han estado:Estudio e implementación de 22 factores de calidad utilizados para lainvestigación.Adaptación del código de selección de características (SFFS) en función delerror de clasificación de los 22 parámetros implementados.Adaptación del algoritmo generado para la predicción de vulnerabilidades enimágenes de iris (a ser fácilmente plagiadas o no) con parámetros de calidad(ANEXO I).Este trabajo de investigación ha dado lugar a dos artículos en congresos internacionalescon revisión, (anexo I del proyecto): J.Ortiz-Lopez, J.Galbally, J.Fierrez, J.Ortega-García “Predicting IrisVulnerability to Direct Attacks Based on Quality Related Features” In:Int.Carnahan Conf. on Security Technology (ICCST), Barcelona 2011(accepted).J.,Galbally, J.Ortiz-Lopez, J.Fierrez and J.Ortega-García “Iris LivenessDetection Based on Quality Related Features” In: Int. Conference onBiometrics (ICB) New Delhi 2012(submitted)5
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1.5. CONTRIBUCIONES CIENTÍFICASParte <strong>de</strong>l trabajo recogido <strong>en</strong> esta memoria ha sido realizado con la financiación <strong>de</strong> unaBeca <strong>de</strong> Colaboración <strong>de</strong>l MEC. Entre las tareas más repres<strong>en</strong>tativas han estado:Estudio e implem<strong>en</strong>tación <strong>de</strong> 22 factores <strong>de</strong> calidad utilizados para lainvestigación.Adaptación <strong>de</strong>l código <strong>de</strong> selección <strong>de</strong> características (SFFS) <strong>en</strong> función <strong>de</strong>lerror <strong>de</strong> clasificación <strong>de</strong> los 22 parámetros implem<strong>en</strong>tados.Adaptación <strong>de</strong>l algoritmo g<strong>en</strong>erado para la predicción <strong>de</strong> vulnerabilida<strong>de</strong>s <strong>en</strong>imág<strong>en</strong>es <strong>de</strong> <strong>iris</strong> (a ser fácilm<strong>en</strong>te plagiadas o no) con parámetros <strong>de</strong> calidad(ANEXO I).Este trabajo <strong>de</strong> investigación ha dado lugar a dos artículos <strong>en</strong> congresos internacionalescon revisión, (anexo I <strong>de</strong>l proyecto): J.Ortiz-Lopez, J.Galbally, J.Fierrez, J.Ortega-García “Predicting IrisVulnerability to Direct Attacks Based on Quality Related Features” In:Int.Carnahan Conf. on Security Technology (ICCST), Barcelona 2011(accepted).J.,Galbally, J.Ortiz-Lopez, J.Fierrez and J.Ortega-García “Iris Liv<strong>en</strong>essDetection Based on Quality Related Features” In: Int. Confer<strong>en</strong>ce onBiometrics (ICB) New Delhi 2012(submitted)5
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