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

para esta medida el análisis de la las imágenes por parejas, sino que el análisisindividual es el apropiado.Esta última afirmación lo hacemos en consonancia con el objetivo del proyecto, quees un algoritmo que sea capaz de, con una sola muestra, identificar la imagencomo real o sintética. Por esto no podemos plantearnos analizar las imágenesfalsas en relación con sus supuestas originales, ya que el atacante al sistemas no nosva a proporcionar previamente la muestra original que planea suplantar.Información de espectro global (MCI20) [29]: estima el movimiento y laborrosidad simultáneamente considerando información espectral total de la imageny la relación entre aérea de iris y total de la imagen (hace uso para ello del MCI19).5.2.3 PARÁMETROS DE OCLUSIÓNEstas medidas tratan de de detectar qué áreas del iris están ocluidas por algún elementoexterno como son los párpados o las pestañas.Región de interés (MCI3) [6]: Analiza el valor medio de los píxeles en una región situada50 píxeles sobre el centro de la pupila. Este procedimiento se muestra en la siguientefigura.Figura 20. Región de interés usada para estimar el MCI3Con esta medida podríamos entrar en la misma disyuntiva que la medida MCI5, delas medidas agrupadas en parámetros de movimiento, si deberían ser analizadas lasimágenes por parejas o no ya que para esta medida es necesaria una segmentaciónprevia y se supone deberían poseer ambas las mismas medidas y posiciones de irisy pupila. No obstante, al igual que se comentó anteriormente el análisis debe serindividual, incluso el error en el segmentador puede ser considerado como unaayuda para la detección de muestras sintéticas.41