Fusion Iris and Periocular Recognitions in Non-Cooperative Environment

The performance of iris recognition in non-cooperative environment can be negatively impacted when the resolution of the iris images is low which results in failure to determine the eye center, limbic and pupillary boundary of the iris segmentation. Hence, a combination with periocular features is suggested to increase the authenticity of the recognition system. However, the texture feature of periocular can be easily affected by a background complication while the colour feature of periocular is still limited to spatial information and quantization effects. This happens due to different distances between the sensor and the subject during the iris acquisition stage as well as image size and orientation. The proposed method of periocular feature extraction consists of a combination of rotation invariant uniform local binary pattern to select the texture features and a method of color moment to select the color features. Besides, a hue-saturation-value channel is selected to avoid loss of discriminative information in the eye image. The proposed method which consists of combination between texture and colour features provides the highest accuracy for the periocular recognition with more than 71.5% for the UBIRIS.v2 dataset and 85.7% for the UBIPr dataset. For the fusion recognitions, the proposed method achieved the highest accuracy with more than 85.9% for the UBIRIS.v2 dataset and 89.7% for the UBIPr dataset

Combining 3D and 2D for less constrained periocular recognition

Periocular recognition has recently become an active topic in biometrics. Typically it uses 2D image data of the periocular region. This paper is the first description of combining 3D shape structure with 2D texture. A simple and effective technique using iterative closest point (ICP) was applied for 3D periocular region matching. It proved its strength for relatively unconstrained eye region capture, and does not require any training. Local binary patterns (LBP) were applied for 2D image based periocular matching. The two modalities were combined at the score-level. This approach was evaluated using the Bosphorus 3D face database, which contains large variations in facial expressions, head poses and occlusions. The rank-1 accuracy achieved from the 3D data (80%) was better than that for 2D (58%), and the best accuracy (83%) was achieved by fusing the two types of data. This suggests that significant improvements to periocular recognition systems could be achieved using the 3D structure information that is now available from small and inexpensive sensors

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

LBP-based periocular recognition on challenging face datasets

This work develops a novel face-based matcher composed of a multi-resolution hierarchy of patch-based feature descriptors for periocular recognition - recognition based on the soft tissue surrounding the eye orbit. The novel patch-based framework for periocular recognition is compared against other feature descriptors and a commercial full-face recognition system against a set of four uniquely challenging face corpora. The framework, hierarchical three-patch local binary pattern, is compared against the three-patch local binary pattern and the uniform local binary pattern on the soft tissue area around the eye orbit. Each challenge set was chosen for its particular non-ideal face representations that may be summarized as matching against pose, illumination, expression, aging, and occlusions. The MORPH corpora consists of two mug shot datasets labeled Album 1 and Album 2. The Album 1 corpus is the more challenging of the two due to its incorporation of print photographs (legacy) captured with a variety of cameras from the late 1960s to 1990s. The second challenge dataset is the FRGC still image set. Corpus three, Georgia Tech face database, is a small corpus but one that contains faces under pose, illumination, expression, and eye region occlusions. The final challenge dataset chosen is the Notre Dame Twins database, which is comprised of 100 sets of identical twins and 1 set of triplets. The proposed framework reports top periocular performance against each dataset, as measured by rank-1 accuracy: (1) MORPH Album 1, 33.2%; (2) FRGC, 97.51%; (3) Georgia Tech, 92.4%; and (4) Notre Dame Twins, 98.03%. Furthermore, this work shows that the proposed periocular matcher (using only a small section of the face, about the eyes) compares favorably to a commercial full-face matcher

Biometrics-as-a-Service: A Framework to Promote Innovative Biometric Recognition in the Cloud

Biometric recognition, or simply biometrics, is the use of biological attributes such as face, fingerprints or iris in order to recognize an individual in an automated manner. A key application of biometrics is authentication; i.e., using said biological attributes to provide access by verifying the claimed identity of an individual. This paper presents a framework for Biometrics-as-a-Service (BaaS) that performs biometric matching operations in the cloud, while relying on simple and ubiquitous consumer devices such as smartphones. Further, the framework promotes innovation by providing interfaces for a plurality of software developers to upload their matching algorithms to the cloud. When a biometric authentication request is submitted, the system uses a criteria to automatically select an appropriate matching algorithm. Every time a particular algorithm is selected, the corresponding developer is rendered a micropayment. This creates an innovative and competitive ecosystem that benefits both software developers and the consumers. As a case study, we have implemented the following: (a) an ocular recognition system using a mobile web interface providing user access to a biometric authentication service, and (b) a Linux-based virtual machine environment used by software developers for algorithm development and submission

Periocular Biometrics: A Modality for Unconstrained Scenarios

Periocular refers to the region of the face that surrounds the eye socket. This is a feature-rich area that can be used by itself to determine the identity of an individual. It is especially useful when the iris or the face cannot be reliably acquired. This can be the case of unconstrained or uncooperative scenarios, where the face may appear partially occluded, or the subject-to-camera distance may be high. However, it has received revived attention during the pandemic due to masked faces, leaving the ocular region as the only visible facial area, even in controlled scenarios. This paper discusses the state-of-the-art of periocular biometrics, giving an overall framework of its most significant research aspects