Siatema biometrico del iris
Captura de la imagen
Se captura una imagen de la capa arbórea del iris en blanco y negro,
en un entorno correctamente iluminado, usando una cámara de alta
resolución.
Los sistemas más complejos incorporan un sistema de triple cámara
(dos de ellas para localizar el ojo dentro de la imagen y la tercera
para capturar la muestra del usuario), y están pensados para cajeros
automáticos, pero su coste de fabricación es elevado.
Un parámetro a tener en cuenta a la hora de diseñar un sistema de
captura es, aparte de la calidad de la imagen obtenida, la comodidad del
usuario. Es necesario utilizar la óptica necesaria para facilitar la
ampliación de la imagen a capturar para evitar rechazos por parte de los usuarios.
La imagen obtenida ha de ser procesada para extraer patrones, que a
su vez son sometidos a algoritmos matemáticos hasta obtener una cantidad
de datos suficiente para los propósitos de identificación. Esa muestra
es comparada con otra tomada con anterioridad y almacenada en la base de
datos del sistema, de forma que si ambas coinciden el usuario se
considera autenticado con éxito.
Pre-procesamiento de la imagen
A fin de poder extraer la zona de interés (iris) de la imagen capturada, se aplican ciertos filtros sobre la misma.
El primer paso es aplicar un filtro de mediana,
el cual uniforma la conjuntiva del ojo. Esto sirve para que los bordes
de las pestañas, pupila e iris sean más marcados, de tal forma que
puedan ser mejor identificados en las siguientes etapas.
Téngase en cuenta que en esta etapa no se pretende resaltar ningún
detalle de la imagen con fines de codificación, tal solo se resaltan los
bordes de la zona de interés para su posterior extracción.
El segundo paso es hallar el histograma de la imagen y obtener un valor umbral para binarizar la misma.
La pupila del ojo aparece en el histograma como un pico bien marcado
en los valores bajos de intensidad de gris (dado que la pupila es
negra). Esto permite ubicar el umbral de binarización un poco más
delante de los valores de la pupila.
Por último, la imagen es binarizada y la pupila aparece como un
circulo negro sobre un fondo blanco, también aparecen otros objetos, los
cuales son eliminados utilizando un algoritmo de etiquetado. A veces el
círculo aparece cortado o deforme (por efectos de luz, reflejos,...),
pero estos errores se corrigen en la siguiente etapa.
Al etiquetar todos los objetos de la imagen, se elige al más grande,
el cual representa a la pupila. Al final de esta etapa se tiene la
imagen de la pupila (representada por un círculo negro) sobre un fondo
blanco.
Extracción de la zona de interés
Antes de comenzar el siguiente apartado, es importante hacer notar que, al contrario de lo que piensa todo el mundo, la pupila y el iris no son concéntricos.
Hallando el centro y radio de la pupila
El algoritmo de detección de círculos consiste en hallar la gradiente
de la imagen, los vectores gradientes del círculo buscados apuntan
hacia fuera y son perpendiculares al borde la imagen (círculo), por
simetría del centro del círculo por cada vector existirán dos vectores
en direcciones opuestas, la fase entre estos dos vectores debe ser
aproximadamente 180 grados.
Además, el vector que une dos puntos del círculo, separados 180
grados entre sí, debe tener la misma dirección que el vector gradiente.
El segundo paso es aplicado para encontrar todos los pares de
vectores que cumplan con las condiciones anteriores. El tercer paso es
considerar un círculo candidato por cada par de vectores (cada círculo
tiene su propio centro). Finalmente, el círculo correcto es extraído
entre todos los círculos candidatos mediante el almacenamiento de las
coordenadas del centro de cada (Cx,Cy) círculo y su radio(r), luego se
halla el histograma de los valores almacenados(Cx,Cy,r) detectando
cuales son los de mayor ocurrencia, los cuales corresponden al círculo
correcto. Este algoritmo, también nos otorga las coordenadas de centro
de la pupila y el radio de la misma.
Habiendo identificado el círculo de la pupila y sus coordenadas de
centro; así como el radio de la misma; la pupila es aislada mediante una
máscara de extracción, en la cual el círculo de la pupila es de color
negro en un fondo blanco.
Hallando el centro y radio del iris
Para extraer el borde externo del iris se aplica un estiramiento del
histograma de la imagen en escala de grises original, luego se aplican
el filtro de mediana para uniformar las regiones y eliminar falsos
contornos, seguidamente se aplican los filtros de Canny con un alfa
adecuado que permita resaltar el borde externo del iris y facilitar la
detección del mismo.
Luego, considerando la pupila concéntrica con el iris en el eje
vertical, pero no en el eje horizontal. Se asume, como coordenada del
centro del iris en el eje x, la coordenada del centro de la pupila del
eje x y se toma el radio del iris como referencia para hallar la
coordenada “y” del centro del iris.
Conociendo las coordenadas del centro del iris y su radio, se traza
una circunferencia de color blanco sobre un fondo negro. Se realiza una
operación AND entre la imagen capturada y las dos máscaras de
extracción, consiguiendo aislar la zona de interés (el anillo del iris)
en la imagen.
Pre – procesamiento de imágenes para la codificación
A fin de incrementar la eficiencia de los códigos, se probaron
algunos métodos de pre – procesamiento de imágenes para poder resaltar
bordes, detalles y demás características del iris que aumentaron la
certeza de los códigos a probar.
Estiramiento de histograma
Las imágenes del iris tienen un histograma centrado en un valor de
grises, aproximadamente igual a 150, las componentes de gris de la
imagen se extienden de 80 hasta 200 aproximadamente. Es por esto que las
bandas comprendidas entre 1 – 80 y 200 – 255, son aprovechadas para
estirar el histograma de la imagen.
Se implementó también un programa que aumenta el contraste de los pixeles
que se encuentran entre 80 y 200 en escala de grises, las demás
intensidades se hacen cero para que no influyan en el procesamiento.
Transformación a coordenadas polares
Una vez extraído el iris de la imagen del ojo, se debe realizar un cambio de coordenadas a fin de poder extraer las características del iris y poder armar un código que lo identifique.
La idea es obtener una representación rectangular del iris.
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