{"title":"ІДЕНТИФІКАЦІЯ КОРИСТУВАЧІВ ПІДСИСТЕМИ РОЗПІЗНАВАННЯ НА ОСНОВІ СІТКІВКИ ОКА","authors":"Людмила Добровська, А.О. Руденко","doi":"10.20535/2617-8974.2021.6.246909","DOIUrl":null,"url":null,"abstract":"Забезпечення біометричної безпеки має важливе значення в більшості сценаріїв перевірки справжності користувача та його ідентифікації. Розпізнавання, засноване на зразках райдужної оболонки, є важливою областю досліджень, покликаної забезпечити надійну, просту і швидку підсистему ідентифікації користувачів системи, яка використовує камеру (її можна використовувати у будь-якій системі, яка має механізм авторизації, де необхідна гарантія підвищеної безпеки). Мета роботи полягає у встановленні основних етапів алгоритму ідентифікації (класифікації) користувачів системи на основі обробки зображення сітківки ока із зіницею. \nАлгоритм розпізнавання райдужної оболонки ока для реєстрації користувачів системи включає такі етапи \n- попередня обробка зображення: зображення проходить різні фільтри (серед них фільтр Гауса та низько-частотні фільтри, гістограмні перетворення); \n- препроцессінг: 1) локалізація внутрішніх і зовнішніх меж області райдужної оболонки ока з використанням генетичного алгоритму; 2) нормалізація зображення, 3) виокремлення значущої інформації; \n- класифікація (або зіставлення із елементами БД) - виконана на основі двошарового персептрону (ДП). \nДля оцінки алгоритмів розпізнавання райдужної оболонки використано базу даних оцифрованих 100 зображень очей у відтінках сірого від 50 різних людей (класів). Експерименти проводилися у два етапи: 1) сегментація і 2) розпізнавання райдужної оболонки. На першому етапі для локалізації райдужних оболонок застосовується алгоритм прямокутної області. На другому етапі виконується класифікація малюнка райдужної оболонки за допомогою мережі. Сформовані множини навчання й тестування (відповідно 60 зображень очей від 30 різних людей; 40 зображень очей від 20 різних людей). Виявлені райдужки для класифікації після нормалізації та посилення масштабуються за допомогою усереднення. Це допомагає зменшити розмір мережі. Потім зображення подаються матрицями, які є вхідним сигналом для мережі. Виходами ДП є класи візерунків райдужки. Для класифікації райдужної оболонки використовується алгоритм нейронного навчання. Точність розпізнавання на множині навчання становила 95,25%; на множині тестування - 89%. \nКлючові слова - біометрія, розпізнавання райдужної оболонки ока, нейронна мережа","PeriodicalId":386518,"journal":{"name":"Біомедична інженерія і технологія","volume":null,"pages":null},"PeriodicalIF":0.0000,"publicationDate":"2021-12-11","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":"0","resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":null,"PeriodicalName":"Біомедична інженерія і технологія","FirstCategoryId":"1085","ListUrlMain":"https://doi.org/10.20535/2617-8974.2021.6.246909","RegionNum":0,"RegionCategory":null,"ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":null,"EPubDate":"","PubModel":"","JCR":"","JCRName":"","Score":null,"Total":0}
引用次数: 0
Abstract
Забезпечення біометричної безпеки має важливе значення в більшості сценаріїв перевірки справжності користувача та його ідентифікації. Розпізнавання, засноване на зразках райдужної оболонки, є важливою областю досліджень, покликаної забезпечити надійну, просту і швидку підсистему ідентифікації користувачів системи, яка використовує камеру (її можна використовувати у будь-якій системі, яка має механізм авторизації, де необхідна гарантія підвищеної безпеки). Мета роботи полягає у встановленні основних етапів алгоритму ідентифікації (класифікації) користувачів системи на основі обробки зображення сітківки ока із зіницею.
Алгоритм розпізнавання райдужної оболонки ока для реєстрації користувачів системи включає такі етапи
- попередня обробка зображення: зображення проходить різні фільтри (серед них фільтр Гауса та низько-частотні фільтри, гістограмні перетворення);
- препроцессінг: 1) локалізація внутрішніх і зовнішніх меж області райдужної оболонки ока з використанням генетичного алгоритму; 2) нормалізація зображення, 3) виокремлення значущої інформації;
- класифікація (або зіставлення із елементами БД) - виконана на основі двошарового персептрону (ДП).
Для оцінки алгоритмів розпізнавання райдужної оболонки використано базу даних оцифрованих 100 зображень очей у відтінках сірого від 50 різних людей (класів). Експерименти проводилися у два етапи: 1) сегментація і 2) розпізнавання райдужної оболонки. На першому етапі для локалізації райдужних оболонок застосовується алгоритм прямокутної області. На другому етапі виконується класифікація малюнка райдужної оболонки за допомогою мережі. Сформовані множини навчання й тестування (відповідно 60 зображень очей від 30 різних людей; 40 зображень очей від 20 різних людей). Виявлені райдужки для класифікації після нормалізації та посилення масштабуються за допомогою усереднення. Це допомагає зменшити розмір мережі. Потім зображення подаються матрицями, які є вхідним сигналом для мережі. Виходами ДП є класи візерунків райдужки. Для класифікації райдужної оболонки використовується алгоритм нейронного навчання. Точність розпізнавання на множині навчання становила 95,25%; на множині тестування - 89%.
Ключові слова - біометрія, розпізнавання райдужної оболонки ока, нейронна мережа
京公网安备 11010802042870号
京ICP备2023020795号-1
分享
求助内容：
应助结果提醒方式：
扫码关注我们
