Iris Recognition System using Gabor Filter & Edge Detection

Biometric identification is the recognition of an individual by means of their physical or behavioral characteristics. Iris recognition in past decade has become one of reliable & unique biometric identification. In this research the various iris recognition method such as segmentation & normalization are applied on the eye image of 320x280 dimensions is obtained from CASIA database. 1-D Gabor Filter is used for feature extraction for eyelid detection & enhancing the segmented iris image. Edge detection techniques such as canny, sobel & prewitt are used for obtaining the fine edges. Performance is calculated on various evaluation parameters such as PSNR & MSE value for these edge detection techniques. Result shows sobel has less PSNR & showing more accurate & better result as compare to canny & prewitt. Matching is done using hamming distance by calculating the bit difference of processed or original image

Medical image processing: applications in ophthalmology and total hip replacement

Medical imaging tools technologically supported by the recent advances in the areas of computer vision can provide systems that aid medical professionals to carry out their expert diagnostics and investigations more effectively and efficiently. Two medical application domains that can benefit by such tools are ophthalmology and Total Hip Replacement (THR). Although a literature review conducted within the research context of this thesis revealed a number of existing solutions these are either very much limited by their application scope, robustness or scope of the extensiveness of the functionality made available. Therefore this thesis focuses on initially investigating a number of requirements defined by leading experts in the respective specialisms and providing practical solutions, well supported by the theoretical advances of computer vision and pattern recognition. This thesis provides three novel algorithms/systems for use within image analysis in the areas of Ophthalmology and THR. The first approach uses Contourlet Transform to analyse and quantify corneal neovascularization. Experimental results are provided to prove that the proposed approach provides improved robustness in the presence of noise, non-uniform illumination and reflections, common problems that exist in captured corneal images. The second approach uses a colour based segmentation approach to segment, measure and analyse corneal ulcers using the HVS colour space. Literature review conducted within the research context of this thesis revealed that there is no such system available for analysis and measurement of corneal ulcers. Finally the thesis provides a robust approach towards detecting and analysing possible dislocations and misalignments in THR X-ray images. The algorithm uses localised histogram equalisation to enhance the quality of X-ray images first prior to using Hough Transforms and filtered back projections to locate and recognise key points of the THR x-ray images. These key points are then used to measure the possible presence of dislocations and misalignments. The thesis further highlights possible extensions and improvements to the proposed algorithms and systems

Modelos de preclasificación biométrica

El objetivo del proyecto es estudiar alternativas para disminuir los “elevados tiempos de cálculo” necesarios en cada identificación. Este proyecto se encargará de establecer una metodología de preclasificación de los modelos existentes. Esta metodología pretende ser de ámbito general, aplicable para cualquier tipo de tecnología biométrica sin atender a la semántica de las características extraídas de la muestra biométrica. Este documento se estructura de la siguiente manera: En primera lugar se describen las motivaciones y objetivos del proyecto. Se continúa con un acercamiento al mundo biométrico y al reconocimiento de voz. Se prosigue con una revisión sobre el estado del arte del problema “elevados tiempos de cómputo”. En el siguiente capítulo se expone la metodología de trabajo desarrollada para conseguir los objetivos. En los tres capítulos siguientes se describirán la elección de la base de datos, la línea base y se concluirá con un análisis, evaluación y evolución de la solución adoptada. Se concluye la memoria con un apartado de conclusiones y futuras vías de investigación. Las últimas secciones del documento incluirán los diferentes anexos elaborados durante la creación del proyecto.Ingeniería Técnica en Sonido e Image

Sistema de reconocimiento de personas mediante su patrón de Iris Basado en la Transformada Wavelet

En el presente proyecto se exponen los fundamentos de la biometría, una de las más novedosas tecnologías, desarrolladas con el objetivo de mejorar la seguridad a nivel general de diversos aspectos presentes en la sociedad actual. En particular, se centra en la técnica de reconocimiento biométrico de iris, quizás la que mayor proyección de futuro tiene, dentro de las numerosas existentes dentro de la biometría (huella, geometría de la mano, retina, cara,…), y que presenta unas prestaciones muy propicias para formar parte de un sistema de seguridad altamente fiable. Uno de los fundamentos en los que se basa el diseño de este sistema, es el uso de la transformada wavelet, que permite el análisis de las señales unidimensionales, obtenidas a partir de las imágenes del iris, y que precisan de una explicación exhaustiva para conocer sus fundamentos. A lo largo de la memoria aquí expuesta, se proponen diversos aspectos relacionados con este sistema, que permiten conocer, la base sobre la que se fundamentan así como, desarrollar aspectos relacionados directamente con el mismo, y dar una visión del estado del arte de esta tecnologí