ENFOQUE ESTADÍSTICO PARA EL RECONOCIMIENTO DE IRIS USANDO PATRONES BINARIOS LOCALES

Resumen

Entre las características biométricas utilizadas con fines de reconocimiento de la identidad, el iris ha demostrado ser el más fiable en términos de suficiente carácter distintivo, que tiene implicaciones directas e importancia en aras de mejorar el rendimiento y la seguridad del proceso de verificación de seguridad a través del cual se decide si cualquier instancia en mano debe tener permiso para acceder a sitios o fuentes de información conservados. Este artículo trata de la principal desafío que implica el reconocimiento del iris, que reside en su relativamente alta complejidad computacional, habiendo permanecido hasta ahora sin resolver, al menos, en cuanto a la literatura existente se refiere. La mejora provocada por la metodología propuesta se origina a partir de tomar ventaja de los patrones binarios locales para el procesamiento de cada segmento de la imagen original, con igualación de sometido de antemano, así como la aplicación de funciones de distribución de probabilidad por separado a todas las capas de los valores de píxel, mientras que ser representado con respecto a los canales mutuamente independientes del color de tono-saturación intensidad. Además, la distancia Kullback-Leibler entre los vectores obtenidos a través de la concatenación de los vectores de características se tiene en cuenta como criterio de clasificación, lo que ha llevado a una tasa de reconocimiento en circulación de 98,44 por ciento cuando se prueba en la base de datos Upol, con 192 imágenes del iris.