Vysoké učení technické v Brně. Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologií
Abstract
Rozpoznávání podle sítnice je velmi účinný a téměř neomylný nástroj pro identifikaci osob, díky svým výhodám může být použit v případech, kdy je třeba zajistit vysokou bezpečnost. Proces identifikace vychází z úspěšné extrakce cévního řečiště ze snímku sítnice a převodu na binární obraz. Tento je pak použit k hledání bifurkací v řečišti s využitím skeletonizace jako operace matematické morfologie. Větvení cév jako jediný parametr nestačí, je proto doplněn informacemi o tloušťce a směru cévy v okolí detekované bifurkace. Souhrn parametrů je následně porovnán s příznaky obrazů v databázi a pomocí zarovnávání je stanoven obraz, který je s určitou pravděpodobností nejbližší danému souhrnu. Ten je vyhodnocen jako shoda a k testovacímu objektu je přiřazen objekt z databáze. Práce zahrnuje také zpracování druhé metody využívající translaci obrazu a výpočtů minimálních vzdáleností mezi bifurkacemi.Retinal recognition is very efficient and almost non-fallible tool for persons' identification, thanks its advantages it can be used in cases when high security is needed. Process of the identification comes from successful vessel extraction and the transfer to binary image. After that this is used to look for the vessel bifurcations with help of skeletonization which is one of the operations of mathematical morphology. The parameter of the detection of bifurcations isn't enough therefore there are other information completed - thickness and the direction of vessel in the surroundings of known crossing. The best correlation between the parameters and the images in database is searched, than alignment is made, and with the certain probability the closest image is chosen to be proclaimed as the match. The solution uses also the second method to image processing - the method using image translation and evaluation of minimal distances between found bifurcations.
