Оксіюк О.Г., Фесенко А. О., Вялкова В. І., Швець В. А.
Назва:
Алгоритми виділення текстурних ознак райдужної оболонки ока
Видавництво:
ВІКНУ
Рік:
2019
Сторінок:
С. 55-63
Тип документу:
Стаття
Головний документ:
Київський Збірник наукових праць Військового інституту Київського національного університету імені Тараса Шевченка / Київський, університет імені національний; редкол.: Лєнков С.В., Барабаш О.В., Білик Л.І. [ та ін.]. Вип. № 65. - Київ: ВІКНУ, 2019
Анотація:
Аутентифікація людини поза всяких сумнівів є актуальним завданням, практичним вирі-шенням якого зайняті тисячі і мільйони людей по всьому світу. Завдання аутентифікації і іден-тифікації людини тепер вирішуються за допомогою автоматичних біометричних систем, складаючи одну з нових областей прикладної математики, біометричну ідентифікацію. З точки зору надійності, найбільш ефективними на сьогодні методами ідентифікації та аутентифікації є біометричні, які дозволяють вирішити проблеми втрати паролів та особистих ідентифіка-торів. Серед біометричних технологій однією із найперспективніших є біометрія з використан-ням райдужної оболонки ока, яка має специфічну структуру і містить багато текстурної інфо-рмації. Просторові структури, які спостерігаються в райдужці, унікальні для кожного індивіда, а індивідуальні відмінності з’являються в процесі анатомічного розвитку. Обмежуючим факто-ром для поширення систем ідентифікації по райдужній оболонці ока завжди була їх висока вар-тість але постійні дослідження та розробки дозволять знизити витрати, а розширення сфери використання -дозволить технології аутентифікації по райдужній оболонці ока зайняти помі-тний сегмент на ринку систем контролю доступу.В роботі здійснено аналізнедоліків обробки райдужної& оболонки ока математичним апа-ратом Габора, який використовуває доктор Джон Даугман, запропоновано альтернативний метод виділення інформативних ознак з зображення райдужної оболонки людини, який заснова-ний на використанні DoG-фільтра. Особл&ивостю DoG-фільтра є те, що його відгук змінює знак в тих оластях зображення, де присутній перепад яскравості. В однорідних областях зображення відгук фільтра дорівнює нулю, однак таких областей на зображенні райдужної оболонки прак-тично не зустріча&ється.
Аутентификация человека вне всяких сомнений является актуальной задачей, практиче-скимрешением которой заняты тысячи и миллионы людей по всему миру. Задачиаутентифи-кации и идентификации человека сейчасрешаются с помощью автоматических биомет&риче-ских систем, образуяодну из новых областей прикладной математики, биометрическую иден-тификацию. С точки зрения надежности, наиболее эффективными на сегодня методами иден-тификации и аутентификации является биометрические, которые позволяю&т решить про-блемы потери паролей и личных идентификаторов. Среди биометрических технологий одной из самых перспективных является биометрия с использованием радужной оболочки глаза, которая имеет специфическую структуру и содержит много текстурной &информации. Пространствен-ные структуры, наблюдаемые в радужке, уникальные для каждого индивида, а индивидуальные различия появляются в процессе анатомического развития. Ограничивающим фактором для распространения систем идентификации по радужн&ой оболочке глаза всегда была их высокая стоимость,но постоянные исследования и разработки позволят снизить расходы, а расшире-ние сферы использования -позволит технологии аутентификации по радужной оболочке глаза занять значительныйсегмент на рынке &систем контроля доступа.В работе проведен анализ недостатков обработки радужной оболочки глаза математиче-ским аппаратом Габора, который используетдоктор Джон Даугман,предложен альтернатив-ный метод выделения информативных признаков с изображения рад&ужной оболочки который основан на использовании DoG-фильтра. Особенности DoG-фильтра является то, что его откликменяет знак в тех областях изображения, где присутствует перепад яркости. В однородных областях изображения отклик фильтра равен нул&ю, однако таких областей на изображении радужной оболочки практически не встречается.Преимуществом использования DoG-фильтра является то, что для вычисления использу-ется только пространство декартовых координат, что является естественным для обра&ботки изображений, а также полученные признаки обеспечивают лучший разделение классов, чем при-знаки на основе фильтров Габора.
Undoubtedly, human authentication is an urgent task, a practical solution that employs thousands and millions of people&
