Detecting visible areas of iris by qualifier of local textural features
Ivan A. Solomatin, И. А. Матвеев · Machine Learning and Data Analysis · 2015
Московский физико-технический институт, Россия, г.Долгопрудный, Институтский пер., 9Вычислительный центр РАН им.А.А.Дородницына, Россия, г.Москва, ул.Вавилова, 40Распознавание человека по изображению радужной оболочки актуальная задача в биометрических системах.Помимо выделения радужки как кольцевой области для повышения точности распознавания определяют области затенения (блики, веки, ресницы и т. д.).Задача выделения затенений радужки может быть поставлена как классификация пикселей кольцевой области на два класса: радужка и затенение .В кольцевой области определяется сектор с минимальной дисперсией яркости, который, как правило, не содержит затенений (в данной работе этот сектор не вычисляется, а рассматривается как часть входных данных алгоритма).Далее строится классификатор на основе многомерного гауссиана, который обучается на выборке, задаваемой по пикселям этого сектора.Параметры классификатора были оптимизированы с помощью генетического алгоритма.Проблема шума и ошибок с классификацией некоторых участков изображения решается с помощью применения морфологической постобработки.Был проведен вычислительный эксперимент