Segmentação e reconhecimento de íris

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: BASTOS, Carlos Alberto Carneiro Marinho
Data de Publicação: 2010
Tipo de documento: Dissertação
Idioma: por
Título da fonte: Repositório Institucional da UFPE
dARK ID: ark:/64986/0013000009ggr
Texto Completo: https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/2215
Resumo: A atual sociedade demanda métodos cada vez mais eficazes para proteger o acesso a instalações, a bens e a informações. Este controle, que pode ser entendido como um problema de identificação, é tradicionalmente realizado através do uso de nomes ou códigos de usuário, senhas, chaves e cartões. Entretanto, cartões e chaves podem ser perdidos, roubados ou copiados e nomes de usuário e senhas podem ser esquecidos, compartilhados ou até adivinhados. Métodos biométricos utilizam características físicas ou comportamentais possuídas pelos indivíduos para realizar a identificação. O uso de informações biométricas tem recebido grande atenção devido ao fato de que tais características não podem ser (ou dificilmente são) esquecidas, compartilhadas ou modificadas, sem assumir certo risco. Entre os diversos métodos biométricos, os sistemas de identificação baseados no reconhecimento da íris humana são frequentemente citados como uma das biometrias mais precisas. A presente dissertação descreve um sistema de reconhecimento de íris, baseado no modelo proposto por Libor Masek, composto pelas etapas de segmentação, normalização, extração de características (e codificação) e comparação. Modificações, em relação ao modelo original, foram propostas para as etapas de segmentação e extração de características. O uso de filtros log-Gabor 2D é investigado e os resultados alcançados são comparados com os obtidos pelo método sugerido por Masek. Um novo esquema para a etapa de segmentação também é apresentado. O método proposto combina técnicas de contorno ativo (AC) ao algoritmo Pulling-Pushing (PP desenvolvido por Zhaofeng He), dando origem ao modelo PP AC. Os resultados obtidos neste trabalho corroboram a idéia de que o reconhecimento de indivíduos através da íris possui ótima precisão, constituindo uma excelente escolha para a construção de sistemas de identificação
id UFPE_cd09e07d653b155eb40dc81bb01fa672
oai_identifier_str oai:repositorio.ufpe.br:123456789/2215
network_acronym_str UFPE
network_name_str Repositório Institucional da UFPE
repository_id_str 2221
spelling BASTOS, Carlos Alberto Carneiro MarinhoREN, Tsang Ing2014-06-12T15:55:32Z2014-06-12T15:55:32Z2010-01-31Alberto Carneiro Marinho Bastos, Carlos; Ing Ren, Tsang. Segmentação e reconhecimento de íris. 2010. Dissertação (Mestrado). Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação, Universidade Federal de Pernambuco, Recife, 2010.https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/2215ark:/64986/0013000009ggrA atual sociedade demanda métodos cada vez mais eficazes para proteger o acesso a instalações, a bens e a informações. Este controle, que pode ser entendido como um problema de identificação, é tradicionalmente realizado através do uso de nomes ou códigos de usuário, senhas, chaves e cartões. Entretanto, cartões e chaves podem ser perdidos, roubados ou copiados e nomes de usuário e senhas podem ser esquecidos, compartilhados ou até adivinhados. Métodos biométricos utilizam características físicas ou comportamentais possuídas pelos indivíduos para realizar a identificação. O uso de informações biométricas tem recebido grande atenção devido ao fato de que tais características não podem ser (ou dificilmente são) esquecidas, compartilhadas ou modificadas, sem assumir certo risco. Entre os diversos métodos biométricos, os sistemas de identificação baseados no reconhecimento da íris humana são frequentemente citados como uma das biometrias mais precisas. A presente dissertação descreve um sistema de reconhecimento de íris, baseado no modelo proposto por Libor Masek, composto pelas etapas de segmentação, normalização, extração de características (e codificação) e comparação. Modificações, em relação ao modelo original, foram propostas para as etapas de segmentação e extração de características. O uso de filtros log-Gabor 2D é investigado e os resultados alcançados são comparados com os obtidos pelo método sugerido por Masek. Um novo esquema para a etapa de segmentação também é apresentado. O método proposto combina técnicas de contorno ativo (AC) ao algoritmo Pulling-Pushing (PP desenvolvido por Zhaofeng He), dando origem ao modelo PP AC. Os resultados obtidos neste trabalho corroboram a idéia de que o reconhecimento de indivíduos através da íris possui ótima precisão, constituindo uma excelente escolha para a construção de sistemas de identificaçãoFundação de Amparo à Ciência e Tecnologia do Estado de PernambucoporUniversidade Federal de PernambucoAttribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 Brazilhttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/br/info:eu-repo/semantics/openAccessBiometriaReconhecimento de írisSegmentaçãoFiltros log-gabor 2DContornos ativosSegmentação e reconhecimento de írisinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisreponame:Repositório Institucional da UFPEinstname:Universidade Federal de Pernambuco (UFPE)instacron:UFPETHUMBNAILarquivo2239_1.pdf.jpgarquivo2239_1.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg1233https://repositorio.ufpe.br/bitstream/123456789/2215/4/arquivo2239_1.pdf.jpg9dac3ebe137b44770d21094a558b3a6cMD54ORIGINALarquivo2239_1.pdfapplication/pdf10396822https://repositorio.ufpe.br/bitstream/123456789/2215/1/arquivo2239_1.pdfdccadd3953f0ad40fde3170750e97c82MD51LICENSElicense.txttext/plain1748https://repositorio.ufpe.br/bitstream/123456789/2215/2/license.txt8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33MD52TEXTarquivo2239_1.pdf.txtarquivo2239_1.pdf.txtExtracted texttext/plain214622https://repositorio.ufpe.br/bitstream/123456789/2215/3/arquivo2239_1.pdf.txt66982b913502555be62fcbf431329d5aMD53123456789/22152019-10-25 12:29:23.049oai:repositorio.ufpe.br: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Repositório InstitucionalPUBhttps://repositorio.ufpe.br/oai/requestattena@ufpe.bropendoar:22212019-10-25T15:29:23Repositório Institucional da UFPE - Universidade Federal de Pernambuco (UFPE)false
dc.title.pt_BR.fl_str_mv Segmentação e reconhecimento de íris
title Segmentação e reconhecimento de íris
spellingShingle Segmentação e reconhecimento de íris
BASTOS, Carlos Alberto Carneiro Marinho
Biometria
Reconhecimento de íris
Segmentação
Filtros log-gabor 2D
Contornos ativos
title_short Segmentação e reconhecimento de íris
title_full Segmentação e reconhecimento de íris
title_fullStr Segmentação e reconhecimento de íris
title_full_unstemmed Segmentação e reconhecimento de íris
title_sort Segmentação e reconhecimento de íris
author BASTOS, Carlos Alberto Carneiro Marinho
author_facet BASTOS, Carlos Alberto Carneiro Marinho
author_role author
dc.contributor.author.fl_str_mv BASTOS, Carlos Alberto Carneiro Marinho
dc.contributor.advisor1.fl_str_mv REN, Tsang Ing
contributor_str_mv REN, Tsang Ing
dc.subject.por.fl_str_mv Biometria
Reconhecimento de íris
Segmentação
Filtros log-gabor 2D
Contornos ativos
topic Biometria
Reconhecimento de íris
Segmentação
Filtros log-gabor 2D
Contornos ativos
description A atual sociedade demanda métodos cada vez mais eficazes para proteger o acesso a instalações, a bens e a informações. Este controle, que pode ser entendido como um problema de identificação, é tradicionalmente realizado através do uso de nomes ou códigos de usuário, senhas, chaves e cartões. Entretanto, cartões e chaves podem ser perdidos, roubados ou copiados e nomes de usuário e senhas podem ser esquecidos, compartilhados ou até adivinhados. Métodos biométricos utilizam características físicas ou comportamentais possuídas pelos indivíduos para realizar a identificação. O uso de informações biométricas tem recebido grande atenção devido ao fato de que tais características não podem ser (ou dificilmente são) esquecidas, compartilhadas ou modificadas, sem assumir certo risco. Entre os diversos métodos biométricos, os sistemas de identificação baseados no reconhecimento da íris humana são frequentemente citados como uma das biometrias mais precisas. A presente dissertação descreve um sistema de reconhecimento de íris, baseado no modelo proposto por Libor Masek, composto pelas etapas de segmentação, normalização, extração de características (e codificação) e comparação. Modificações, em relação ao modelo original, foram propostas para as etapas de segmentação e extração de características. O uso de filtros log-Gabor 2D é investigado e os resultados alcançados são comparados com os obtidos pelo método sugerido por Masek. Um novo esquema para a etapa de segmentação também é apresentado. O método proposto combina técnicas de contorno ativo (AC) ao algoritmo Pulling-Pushing (PP desenvolvido por Zhaofeng He), dando origem ao modelo PP AC. Os resultados obtidos neste trabalho corroboram a idéia de que o reconhecimento de indivíduos através da íris possui ótima precisão, constituindo uma excelente escolha para a construção de sistemas de identificação
publishDate 2010
dc.date.issued.fl_str_mv 2010-01-31
dc.date.accessioned.fl_str_mv 2014-06-12T15:55:32Z
dc.date.available.fl_str_mv 2014-06-12T15:55:32Z
dc.type.status.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/publishedVersion
dc.type.driver.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/masterThesis
format masterThesis
status_str publishedVersion
dc.identifier.citation.fl_str_mv Alberto Carneiro Marinho Bastos, Carlos; Ing Ren, Tsang. Segmentação e reconhecimento de íris. 2010. Dissertação (Mestrado). Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação, Universidade Federal de Pernambuco, Recife, 2010.
dc.identifier.uri.fl_str_mv https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/2215
dc.identifier.dark.fl_str_mv ark:/64986/0013000009ggr
identifier_str_mv Alberto Carneiro Marinho Bastos, Carlos; Ing Ren, Tsang. Segmentação e reconhecimento de íris. 2010. Dissertação (Mestrado). Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação, Universidade Federal de Pernambuco, Recife, 2010.
ark:/64986/0013000009ggr
url https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/2215
dc.language.iso.fl_str_mv por
language por
dc.rights.driver.fl_str_mv Attribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 Brazil
http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/br/
info:eu-repo/semantics/openAccess
rights_invalid_str_mv Attribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 Brazil
http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/br/
eu_rights_str_mv openAccess
dc.publisher.none.fl_str_mv Universidade Federal de Pernambuco
publisher.none.fl_str_mv Universidade Federal de Pernambuco
dc.source.none.fl_str_mv reponame:Repositório Institucional da UFPE
instname:Universidade Federal de Pernambuco (UFPE)
instacron:UFPE
instname_str Universidade Federal de Pernambuco (UFPE)
instacron_str UFPE
institution UFPE
reponame_str Repositório Institucional da UFPE
collection Repositório Institucional da UFPE
bitstream.url.fl_str_mv https://repositorio.ufpe.br/bitstream/123456789/2215/4/arquivo2239_1.pdf.jpg
https://repositorio.ufpe.br/bitstream/123456789/2215/1/arquivo2239_1.pdf
https://repositorio.ufpe.br/bitstream/123456789/2215/2/license.txt
https://repositorio.ufpe.br/bitstream/123456789/2215/3/arquivo2239_1.pdf.txt
bitstream.checksum.fl_str_mv 9dac3ebe137b44770d21094a558b3a6c
dccadd3953f0ad40fde3170750e97c82
8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33
66982b913502555be62fcbf431329d5a
bitstream.checksumAlgorithm.fl_str_mv MD5
MD5
MD5
MD5
repository.name.fl_str_mv Repositório Institucional da UFPE - Universidade Federal de Pernambuco (UFPE)
repository.mail.fl_str_mv attena@ufpe.br
_version_ 1815172769091944448