Pupil Detection Execution Time Reduction in Iris Recognition System

Abstract

الملخص
يعد تمييز قزحية العين أكثر أنظمة التحديدات القياسية الحيوية المتوافرة دقة وموثوقية. تم في هذه البحث تطوير تقنيات تقطيع القزحية لتقليل زمن التنفيذ ولاختبار هذه التقنيات تم اعتماد على نوعين من قواعد بيانات القزحية المتوافرة للأغراض البحثية يشتملان على صور رقمية للعيون ذات التدرج الرمادي.
وتم استخدام عملية التقطيع في تمييز القزحية لتحديد دائرة القزحية ومنطقة البؤبؤ مع إلغاء تأثير الرموش والأجفان. وقد اقترحت وطبقت تقنيات جديدة لتحديد البؤبؤ والكشف عن الضوضاء. وتشمل هذه التقنيات كلاً من تقنية القناع (Mask) وتقنية اللمحة (Profile) وتقنية الدمج بين القناع واللمحة. ولتجاوز اختلاف منطقة القزحية المحددة يتم إسقاطها على شكل مستطيل بأبعاد ثابتة.
تم تطبيق تقنيات استخلاص المعلومات باستخدام مرشح جابور ( Gabor) ذي البعدين. استخدمت طريقة مسافة هامنك(Hamming Distance) لتصنيف قوالب القزحية وتم إيجاد نسبة القبول الخطأ ونسبة الرفض الخطأ ونسبة التمييز في كل مجموعة لكل تقنية.
أثبتت النتائج أن طريقة الدمج هي أفضل طريقة مستخدمة لتحديد البؤبؤ حيث أعطت نسبة تحديد صحيح 100%.

ABSTRACT
Iris recognition is regarded as the most reliable and accurate biometric identification system available. The work presented in this paper involves improving iris segmentation to reduce execution time. To determine the performance of the iris system two databases of digitized grayscale eye images are used.
The segmentation process in the iris recognition system is used to localize the circular iris and pupil regions, excluding eyelids and eyelashes. New techniques are proposed and implemented for pupil detection. These techniques are mask, profile and the combined profile mask (CPM) technique. The extracted iris region is normalized into a rectangular block with constant dimensions to account for imaging inconsistencies.
The feature extraction technique is based on 2D Gabor filters. The Hamming distance is used to classify the iris templates, and the FAR, FRR and RR are calculated.
The results of the study proved that the best technique for pupil detection is when using the combined technique. It gives about 100% success rate for pupil detection.