Non-cooperative iris recognition

The dramatic growth in practical applications for iris biometrics has been accompanied by relevant developments in the underlying algorithms and techniques. Along with the research focused on near-infrared images captured with subject cooperation, e orts are being made to minimize the trade-o between the quality of the captured data and the recognition accuracy on less constrained environments, where images are obtained at the visible wavelength, at increased distances, over simpli ed acquisition protocols and adverse lightning conditions. At a rst stage, interpolation e ects on normalization process are addressed, pointing the outcomes in the overall recognition error rates. Secondly, a couple of post-processing steps to the Daugman's approach are performed, attempting to increase its performance in the particular unconstrained environments this thesis assumes. Analysis on both frequency and spatial domains and nally pattern recognition methods are applied in such e orts. This thesis embodies the study on how subject recognition can be achieved, without his cooperation, making use of iris data captured at-a-distance, on-the-move and at visible wavelength conditions. Widely used methods designed for constrained scenarios are analyzed.Fundação para a Ciência e a Tecnologia (FCT

Proof-of-Concept

Biometry is an area in great expansion and is considered as possible solution to cases where high authentication parameters are required. Although this area is quite advanced in theoretical terms, using it in practical terms still carries some problems. The systems available still depend on a high cooperation level to achieve acceptable performance levels, which was the backdrop to the development of the following project. By studying the state of the art, we propose the creation of a new and less cooperative biometric system that reaches acceptable performance levels.A constante necessidade de parâmetros mais elevados de segurança, nomeadamente ao nível de autenticação, leva ao estudo biometria como possível solução. Actualmente os mecanismos existentes nesta área tem por base o conhecimento de algo que se sabe ”password” ou algo que se possui ”codigo Pin”. Contudo este tipo de informação é facilmente corrompida ou contornada. Desta forma a biometria é vista como uma solução mais robusta, pois garante que a autenticação seja feita com base em medidas físicas ou compartimentais que definem algo que a pessoa é ou faz (”who you are” ou ”what you do”). Sendo a biometria uma solução bastante promissora na autenticação de indivíduos, é cada vez mais comum o aparecimento de novos sistemas biométricos. Estes sistemas recorrem a medidas físicas ou comportamentais, de forma a possibilitar uma autenticação (reconhecimento) com um grau de certeza bastante considerável. O reconhecimento com base no movimento do corpo humano (gait), feições da face ou padrões estruturais da íris, são alguns exemplos de fontes de informação em que os sistemas actuais se podem basear. Contudo, e apesar de provarem um bom desempenho no papel de agentes de reconhecimento autónomo, ainda estão muito dependentes a nível de cooperação exigida. Tendo isto em conta, e tudo o que já existe no ramo do reconhecimento biometrico, esta área está a dar passos no sentido de tornar os seus métodos o menos cooperativos poss??veis. Possibilitando deste modo alargar os seus objectivos para além da mera autenticação em ambientes controlados, para casos de vigilância e controlo em ambientes não cooperativos (e.g. motins, assaltos, aeroportos). É nesta perspectiva que o seguinte projecto surge. Através do estudo do estado da arte, pretende provar que é possível criar um sistema capaz de agir perante ambientes menos cooperativos, sendo capaz de detectar e reconhecer uma pessoa que se apresente ao seu alcance.O sistema proposto PAIRS (Periocular and Iris Recognition Systema) tal como nome indica, efectua o reconhecimento através de informação extraída da íris e da região periocular (região circundante aos olhos). O sistema é construído com base em quatro etapas: captura de dados, pré-processamento, extração de características e reconhecimento. Na etapa de captura de dados, foi montado um dispositivo de aquisição de imagens com alta resolução com a capacidade de capturar no espectro NIR (Near-Infra-Red). A captura de imagens neste espectro tem como principal linha de conta, o favorecimento do reconhecimento através da íris, visto que a captura de imagens sobre o espectro visível seria mais sensível a variações da luz ambiente. Posteriormente a etapa de pré-processamento implementada, incorpora todos os módulos do sistema responsáveis pela detecção do utilizador, avaliação de qualidade de imagem e segmentação da íris. O modulo de detecção é responsável pelo desencadear de todo o processo, uma vez que esta é responsável pela verificação da exist?ncia de um pessoa em cena. Verificada a sua exist?ncia, são localizadas as regiões de interesse correspondentes ? íris e ao periocular, sendo também verificada a qualidade com que estas foram adquiridas. Concluídas estas etapas, a íris do olho esquerdo é segmentada e normalizada. Posteriormente e com base em vários descritores, é extraída a informação biométrica das regiões de interesse encontradas, e é criado um vector de características biométricas. Por fim, é efectuada a comparação dos dados biometricos recolhidos, com os já armazenados na base de dados, possibilitando a criação de uma lista com os níveis de semelhança em termos biometricos, obtendo assim um resposta final do sistema. Concluída a implementação do sistema, foi adquirido um conjunto de imagens capturadas através do sistema implementado, com a participação de um grupo de voluntários. Este conjunto de imagens permitiu efectuar alguns testes de desempenho, verificar e afinar alguns parâmetros, e proceder a optimização das componentes de extração de características e reconhecimento do sistema. Analisados os resultados foi possível provar que o sistema proposto tem a capacidade de exercer as suas funções perante condições menos cooperativas

Sistema biométrico multimodal baseado em pupilometria dinâmica

Orientador : Prof. Dr. Alessandro ZimmerDissertação (mestrado) - Universidade Federal do Paraná, Setor de Tecnologia, Programa de Pós-Graduaçao em Engenharia Elétrica. Defesa: Curitiba, 20/12/2011Bibliografia: fls. 113-121Resumo: A identificação pessoal através de características biométricas, ou seja, de medidas e atributos relacionados ao corpo humano, comparada ao uso de senhas, chaves ou documentos, apresenta a vantagem de não depender da posse de algo ou de um conhecimento que pode ser perdido ou roubado. No entanto, a maioria dos traços individuais usados nestes tipos de sistemas está sujeita a fraudes, através da reprodução das características em meios artificiais, como fotografias, próteses e gravações. A identificação baseada em características dinâmicas e reflexos humanos, tais como os movimentos sacádicos do olho e a contração pupilar, é uma alternativa que pode resolver este tipo de problema, mas a quantidade de informação envolvida não é suficiente para discriminar indivíduos. O uso conjunto de mais de uma característica biométrica, na chamada biometria multimodal, também é uma forma de dificultar a ocorrência de evasão. Neste trabalho de pesquisa, foi estudada a possibilidade de desenvolvimento de um sistema biométrico multimodal menos propenso a fraudes, baseado tanto nas características do reflexo pupilar à luz quanto na textura da íris. Um método de geração do vetor de primitivas e comparação de amostras foi proposto e testado por 59 voluntários, apresentando resultados promissores para esta nova abordagem. No melhor caso, a taxa de erros iguais ficou em 2,44%.Abstract: Personal identification using biometric features, i.e. measurements and attributes of the human body, compared to the use of passwords, key or documents, has the advantage of being independent of some object or some knowledge that can be lost or stolen. However, most of the individual features used in these types of systems are subject to frauds, by reproducing the human characteristics by artificial means, such as pictures, prosthesis and recordings. Identification based on dynamic characteristics and human reflexes, like saccadic movements and the pupil constriction, is an alternative that can solve this kind of problem, but the amount of information is usually not enough to identify a person. The use of multiple biometric characteristics, which is named multimodal biometrics, is also a way to avoid the occurrence of fraud, by involving more than one individual feature. In this research work, the possibility of developing a multimodal biometrics system less subject to fraud was studied based on the characteristics of the pupillary light reflex and the iris texture. A method for the generation of a vector of features and for the comparison of samples has been proposed and tested by 59 volunteers, leading to promising results for this new approach. In the best case, the equal error rate was 2.44%

Unconstrained Iris Recognition

This research focuses on iris recognition, the most accurate form of biometric identification. The robustness of iris recognition comes from the unique characteristics of the human, and the permanency of the iris texture as it is stable over human life, and the environmental effects cannot easily alter its shape. In most iris recognition systems, ideal image acquisition conditions are assumed. These conditions include a near infrared (NIR) light source to reveal the clear iris texture as well as look and stare constraints and close distance from the capturing device. However, the recognition accuracy of the-state-of-the-art systems decreases significantly when these constraints are relaxed. Recent advances have proposed different methods to process iris images captured in unconstrained environments. While these methods improve the accuracy of the original iris recognition system, they still have segmentation and feature selection problems, which results in high FRR (False Rejection Rate) and FAR (False Acceptance Rate) or in recognition failure. In the first part of this thesis, a novel segmentation algorithm for detecting the limbus and pupillary boundaries of human iris images with a quality assessment process is proposed. The algorithm first searches over the HSV colour space to detect the local maxima sclera region as it is the most easily distinguishable part of the human eye. The parameters from this stage are then used for eye area detection, upper/lower eyelid isolation and for rotation angle correction. The second step is the iris image quality assessment process, as the iris images captured under unconstrained conditions have heterogeneous characteristics. In addition, the probability of getting a mis-segmented sclera portion around the outer ring of the iris is very high, especially in the presence of reflection caused by a visible wavelength light source. Therefore, quality assessment procedures are applied for the classification of images from the first step into seven different categories based on the average of their RGB colour intensity. An appropriate filter is applied based on the detected quality. In the third step, a binarization process is applied to the detected eye portion from the first step for detecting the iris outer ring based on a threshold value defined on the basis of image quality from the second step. Finally, for the pupil area segmentation, the method searches over the HSV colour space for local minima pixels, as the pupil contains the darkest pixels in the human eye. In the second part, a novel discriminating feature extraction and selection based on the Curvelet transform are introduced. Most of the state-of-the-art iris recognition systems use the textural features extracted from the iris images. While these fine tiny features are very robust when extracted from high resolution clear images captured at very close distances, they show major weaknesses when extracted from degraded images captured over long distances. The use of the Curvelet transform to extract 2D geometrical features (curves and edges) from the degraded iris images addresses the weakness of 1D texture features extracted by the classical methods based on textural analysis wavelet transform. Our experiments show significant improvements in the segmentation and recognition accuracy when compared to the-state-of-the-art results

Multimodal Biometric Authentication Based On Iris Pattern And Pupil Light Reflex

Biometrics-based authentication is a method of personal identification that has some advantages over the password and object-based ones, mainly for the user, who doesn't need to carry or memorize anything. However, this kind of identification is also subject to problems. Besides the technology-related possibilities of fraud, such as system invasion, database corruption or algorithm injection, some of the common used bio-metric features can be faked. Furthermore, most cases of false rejection are related to the quality of the acquired sample. This paper proposes a multimodal bio-metric authentication method which incorporates the use of dynamic features of the human reflex and the iris pattern recognition for a better performance. A prototype system has been implemented and tested with 59 volunteers. Experimental results presented an EER of 2.44%. © 2012 ICPR Org Committee.28572860Science Council of Japan,Information Processing Society of Japan (IPSJ),Inst. Electron., Inf. Commun. Eng. (IEICE) Inf. Syst. Soc. (ISS),Japan Society for the Promotion of Science (JSPS),The Telecommunications Advancement FoundationJain, A., Ross, A., Nandakumar, K., (2011) Introduction to Biometrics, , Springer, HeidelbergRoss, A., Nandakumar, K., Jain, A., (2006) Handbook of Multibiometrics, , Springer, HeidelbergRoberts, C., Biometric attack vectors and defences (2007) Computers & Security, 26 (1). , 14-25, FebXiao, Q., Biometrics-technology, application, challenge, and computational intelligence solutions (2007) IEEE Computational Intelligence Magazine, 2 (2). , 5-25, MayThalheim, L., Krissler, J., Ziegler, P.M., Biometrische Zugangssicherungen auf die Probe gestellt (2002) C'T Magazin für Computertechnik, 11, pp. 114-123. , MayMatsumoto, T., Matsumoto, H., Yamada, K., Hoshino, S., Impact of Artificial "gummy" Fingers on Fingerprint Systems (2002) Proceedings of SPIE, 4677, pp. 275-289. , JanChen, H., Valizadegan, H., Jackson, C., Soltysiak, S., Jain, A.K., Fake hands: Spoofing hand geometry systems (2005) The Biometric Consortium ConferenceToth, B., Biometric liveness detection (2005) Information Security Bulletin, 10 (8), pp. 291-297. , OctNishigaki, M., Arai, D., A user authentication based on human reflexes using blind spot and saccade pesponse (2008) International Journal of Biometrics, 1 (2), pp. 173-190. , AugPamplona, V., Oliveira, M.M., Baranoski, G.V.G., Photorealistic models for pupil light reflex and iridal pattern deformation (2009) ACM Transactions on Graphics, 28 (4), pp. 1061-10612. , AugYasukouchi, A., Hazama, T., Kozaki, T., Variations in the light-induced suppression of nocturnal melatonin with special reference to variations in the pupillary light reflex in humans (2007) Journal of Physiological Anthropology, 26 (2), pp. 113-121. , MarBergamin, O., Kardon, R.H., Latency of the pupil light reflex: Sample rate, stimulus intensity, and variation in normal subjects (2003) Investigative Ophthalmology & Visual Science, 44 (4), pp. 1546-1554. , AprDaugman, J., How iris recognition works (2004) IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology, 14, p. 1. , 21-30, JanHe, Y., Cui, J., Tan, T., Wang, Y., Key techniques and methods for imaging iris in focus (2006) International Conference on Pattern Recognition, pp. 557-561Fotiou, F., Fountoulakis, K.N., Goulas, A., Alexopoulos, L., Palikaras, A., Automated standardized pupillometry with optical method for purposes of clinical practice and research (2000) Clinical Physiology, 20 (5), pp. 336-347. , SepYano, V., Ferrari, G., Zimmer, A., Using the pupillary reflex as a diabetes occurrence aid tool through neural networks. in: M. kamel, a. campilho (org. ) (2011) Image Analysis and Recognition, 6754, pp. 40-47. , Springer Verlag, HeidelbergIbanez, V.B.L., Yano, V., Zimmer, A., Automatic pupil size measurement based on region growth ISSNIP Biosignals and Biorobotics Conference, January 2012Scharr, H., Optimal filters for extended optical flow (2007) Complex Motion, pp. 14-29. , B. Jähne, R. Mester, E. Barth, H. Scharr (Ed. ) Springer, HeidelbergWildes, R.P., Iris recognition: An emerging biometric technology (1997) Proceedings of the, 85 (9), pp. 1348-1363. , IEEE Se