Knowledge base: Warsaw University of Technology

Settings and your account

Back

Algorithm for iris segmentation and feature extraction

Honorata Maria Rosłanowska, Klementyna Lidia Niemyska

Abstract

The aim behind this dissertation was to create a highly efficient and reliable algorithm for iris segmentation and feature extraction. Iris patterns are unique for all the people which makes them a trustworthy and increasingly recognized biometric identification mechanism. The identity system based on iris recognition is a widely recognized biometric system as it is the most reliable and offers unparalleled identification rates - False Acceptance Rate (FAR) and False Rejection Rate (FRR). The presented approach is based on Daugman’s algorithm and its further enhancements. Feature extraction mechanism uses Local Binary Pattern algorithm. Results of the study are comparable to different approaches and methods for iris recognition.
Diploma type
Engineer's / Bachelor of Science
Diploma type
Engineer's thesis
Author
Honorata Maria Rosłanowska (FMIS) Honorata Maria Rosłanowska,, Faculty of Mathematics and Information Science (FMIS) Klementyna Lidia Niemyska (FMIS) Klementyna Lidia Niemyska,, Faculty of Mathematics and Information Science (FMIS)
Title in Polish
Algorytm do segmentacji tęczówki i ekstrakcji jej cech
Supervisor
Khalid Saeed (FMIS) Khalid Saeed,, Faculty of Mathematics and Information Science (FMIS)
Certifying unit
Faculty of Mathematics and Information Science (FMIS)
Affiliation unit
Faculty of Mathematics and Information Science (FMIS)
Study subject / specialization
, Informatyka (Computer Science)
Language
(pl) Polish
Status
Finished
Defense Date
09-02-2016
Issue date (year)
2016
Reviewers
Khalid Saeed (FMIS) Khalid Saeed,, Faculty of Mathematics and Information Science (FMIS) Janusz Rafałko (FMIS) Janusz Rafałko,, Faculty of Mathematics and Information Science (FMIS) Khalid Saeed (FMIS) Khalid Saeed,, Faculty of Mathematics and Information Science (FMIS) Janusz Rafałko (FMIS) Janusz Rafałko,, Faculty of Mathematics and Information Science (FMIS)
Keywords in Polish
rozpoznawanie tęczówki, segmentacja, ekstrakcja cech
Keywords in English
iris recognition, iris detection, segmentation, feature extraction
Abstract in Polish
Celem niniejszej pracy dyplomowej było opracowanie algorytmu do segmentacji tęczówki i ekstrakcji jej cech. Rozpoznawanie tęczówki staje się coraz bardziej powszechną metodą zautomatyzowanej identyfikacji. Nie ma dwóch identycznych tęczówek. Rozpoznawanie za pomocą tęczówki jest jedną z najlepszych technologii biometrycznych z racji swojej niezawodności - ma najbardziej satysfakcjonujące wyniki wskaźnika błędnych akcpetacji (False Acceptance Rate) oraz wskaźnika błędnych odrzuceń (False Rejection Rate). W opisanym podejściu do wyodrębnienia tęczówki wykorzystano algorytm Daugmana z pewnymi udoskonaleniami i modyfikacjami. Ekstrakcję cech przeprowadzano za pomocą algorytmu Local Binary Pattern. Wyniki są porównywalne z rezultatami rozwiązań zaproponowanych przez innych autorów.
File
  • File: 1
    tekst pracy.pdf
Request a WCAG compliant version
Local fields
Identyfikator pracy APD: 9139

Uniform Resource Identifier
https://repo.pw.edu.pl/info/bachelor/WUTa0c1c1463fa846858297729b6dae7685/
URN
urn:pw-repo:WUTa0c1c1463fa846858297729b6dae7685

Confirmation
Are you sure?
Report incorrect data on this page