Fast Iris Localization Based on Image Algebra and Morphological Operations

تحديد منطقة القزحية هي العملية الأكثر أهمية في نظام التعرف على القزحية التي تكون خاضعة وبشدة لتأثيرات البيئة,  وبالتالي، فقد تم اقتراح طريقة جديدة  لتحديد الحدود الداخلية والخارجية للقزحية. الفائدة الرئيسية من استخدام العمليات الحسابية للصور هي أنها طريقة بسيطة وسريعة وان هذه المميزات يتم استخدامها ودمجها مع العمليات المورفولوجية في تصميم الخوارزمية المقترحة. خوارزمية تحديد القزحية المقترحة قد صممت مع الأخذ بعين الاعتبار الملامح الشكلية لصورة قزحية العين مثل منطقة الضوضاء الموجودة في أجزاء مختلفة من صورة العين (مثل الانعكاسات الضوئية والتركيز والقزحية المرئية بصورة جزئية). النتائج التجريبية لتحديد القزحية تم إجراؤها على مجموعة من صور قزحية العين تتكون من 756 صورة تنتمي إلى قاعدة بيانات معهد العلوم الأكاديمي الصيني للأتمتة (CASIA V-1)، و450 صورة تنتمي إلى قاعدة بيانات جامعة الوسائط المتعددة (MMU V-1), تشير النتائج إلى تحقيق مستوى عالٍ من الدقة باستخدام التقنية المقترحة. علاوة على ذلك، فإن نتائج المقارنة مع خوارزميات تحديد القزحية الحديثة تعزز من دقة عملية فصل القزحية بشكل كبير اضافة الى كونها أكثر كفاءة من الناحية الحسابية.The localization of the iris is the most significant factor in biometrics of the iris, which traditionally assumes strictly controlled environments. The proposed method includes the pupillary and limbic iris boundaries localization. A primary advantage of image arithmetic operations is that the process is straightforward and therefore fast, these characteristics are employed and combined with the morphological operators in the designing of the proposed algorithm. The proposed algorithm takes into account the noise area which is found in various parts of the eye image such as light reflections, focus, and small visible iris. The experimental results are conducted on a collection of iris images consist of 756 images belong to Chinese Academy of Sciences Institute of Automation (CASIA V-1) and 450 images belong to Multi Media University (MMU V-1) databases.  The results indicate a high level of accuracy using the proposed technique. Moreover, the comparison results with the state-of-the-art iris localization algorithms expose considerable improvement in segmentation accuracy while being computationally more efficient