Evaluación del impacto del preprocesamiento de imágenes en la segmentación del iris

La segmentación del iris es una de las etapas más importantes en los sistemas de reconocimiento del iris. En este trabajo se aplican algoritmos de preprocesamiento de la imagen con el objetivo de evaluar su impacto en los porcentajes de segmentación exitosa del iris. Los algoritmos utilizados se bas...

Full description

Autores:
Valencia-Murillo, José F.
Poveda-Sendales, Daniel A.
Valencia-Vargas, Daniel F.
Tipo de recurso:
Article of journal
Fecha de publicación:
2014
Institución:
Instituto Tecnológico Metropolitano
Repositorio:
Repositorio ITM
Idioma:
spa
OAI Identifier:
oai:repositorio.itm.edu.co:20.500.12622/941
Acceso en línea:
https://revistas.itm.edu.co/index.php/tecnologicas/article/view/544
http://hdl.handle.net/20.500.12622/941
Palabra clave:
Algoritmos
biometría
imágenes del iris
preprocesamiento de imágenes
segmentación
Algorithms
biometric
iris images
image preprocessing
segmentation
Rights
License
Copyright (c) 2017 Tecno Lógicas
id RepoITM2_ea71981ec463dfdb33bfaa777f722035
oai_identifier_str oai:repositorio.itm.edu.co:20.500.12622/941
network_acronym_str RepoITM2
network_name_str Repositorio ITM
repository_id_str
dc.title.spa.fl_str_mv Evaluación del impacto del preprocesamiento de imágenes en la segmentación del iris
dc.title.alternative.none.fl_str_mv Evaluating the impact of image preprocessing on iris segmentation
title Evaluación del impacto del preprocesamiento de imágenes en la segmentación del iris
spellingShingle Evaluación del impacto del preprocesamiento de imágenes en la segmentación del iris
Algoritmos
biometría
imágenes del iris
preprocesamiento de imágenes
segmentación
Algorithms
biometric
iris images
image preprocessing
segmentation
title_short Evaluación del impacto del preprocesamiento de imágenes en la segmentación del iris
title_full Evaluación del impacto del preprocesamiento de imágenes en la segmentación del iris
title_fullStr Evaluación del impacto del preprocesamiento de imágenes en la segmentación del iris
title_full_unstemmed Evaluación del impacto del preprocesamiento de imágenes en la segmentación del iris
title_sort Evaluación del impacto del preprocesamiento de imágenes en la segmentación del iris
dc.creator.fl_str_mv Valencia-Murillo, José F.
Poveda-Sendales, Daniel A.
Valencia-Vargas, Daniel F.
dc.contributor.author.none.fl_str_mv Valencia-Murillo, José F.
Poveda-Sendales, Daniel A.
Valencia-Vargas, Daniel F.
dc.subject.spa.fl_str_mv Algoritmos
biometría
imágenes del iris
preprocesamiento de imágenes
segmentación
topic Algoritmos
biometría
imágenes del iris
preprocesamiento de imágenes
segmentación
Algorithms
biometric
iris images
image preprocessing
segmentation
dc.subject.keywords.eng.fl_str_mv Algorithms
biometric
iris images
image preprocessing
segmentation
description La segmentación del iris es una de las etapas más importantes en los sistemas de reconocimiento del iris. En este trabajo se aplican algoritmos de preprocesamiento de la imagen con el objetivo de evaluar su impacto en los porcentajes de segmentación exitosa del iris. Los algoritmos utilizados se basan en el ajuste del histograma, filtros Gaussianos y en la eliminación del reflejo especular en imágenes del ojo humano. Se aplica el método de segmentación introducido por Masek a 199 imágenes tomadas bajo condiciones no controladas, pertenecientes a la base de datos CASIA-irisV3, antes y después de aplicar los algoritmos de preprocesamiento. Posteriormente se evalúa el impacto de los algoritmos de preprocesamiento en el porcentaje de segmentación exitosa del iris por medio de una inspección visual de las imágenes, para determinar si las circunferencias detectadas del iris y de la pupila corresponden adecuadamente con el iris y la pupila de la imagen real. El algoritmo que generó uno de los mayores incrementos de los porcentajes de segmentación exitosa (pasa de 59% a 73%) es aquel que combina la eliminación de reflejos especulares, seguido por la aplicación de un filtro Gaussiano con máscara 5x5. Los resultados obtenidos señalan la importancia de una etapa previa de preprocesamiento de la imagen como paso previo para garantizar una mayor efectividad en el proceso de detección de bordes y segmentación del iris.
publishDate 2014
dc.date.issued.none.fl_str_mv 2014-08-06
dc.date.accessioned.none.fl_str_mv 2019-07-18T14:12:24Z
2019-08-20T15:51:40Z
dc.date.available.none.fl_str_mv 2019-07-18T14:12:24Z
2019-08-20T15:51:40Z
dc.type.none.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/article
dc.type.eng.fl_str_mv Research Papers
dc.type.spa.fl_str_mv Artículos de investigación
dc.type.coar.fl_str_mv http://purl.org/coar/resource_type/c_2df8fbb1
dc.type.coarversion.fl_str_mv http://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85
dc.type.coar.none.fl_str_mv http://purl.org/coar/resource_type/c_6501
format http://purl.org/coar/resource_type/c_6501
dc.identifier.none.fl_str_mv https://revistas.itm.edu.co/index.php/tecnologicas/article/view/544
10.22430/22565337.544
dc.identifier.uri.none.fl_str_mv http://hdl.handle.net/20.500.12622/941
url https://revistas.itm.edu.co/index.php/tecnologicas/article/view/544
http://hdl.handle.net/20.500.12622/941
identifier_str_mv 10.22430/22565337.544
dc.language.iso.none.fl_str_mv spa
language spa
dc.relation.none.fl_str_mv https://revistas.itm.edu.co/index.php/tecnologicas/article/view/544/503
dc.relation.ispartofjournal.none.fl_str_mv TecnoLógicas
dc.rights.spa.fl_str_mv Copyright (c) 2017 Tecno Lógicas
dc.rights.coar.fl_str_mv http://purl.org/coar/access_right/c_abf2
rights_invalid_str_mv Copyright (c) 2017 Tecno Lógicas
http://purl.org/coar/access_right/c_abf2
dc.format.mimetype.none.fl_str_mv application/pdf
dc.publisher.spa.fl_str_mv Instituto Tecnológico Metropolitano (ITM)
dc.source.none.fl_str_mv 2256-5337
0123-7799
dc.source.eng.fl_str_mv TecnoLógicas; Vol 17 No 33 (2014); 31-41
dc.source.spa.fl_str_mv TecnoLógicas; Vol. 17 Núm. 33 (2014); 31-41
institution Instituto Tecnológico Metropolitano
bitstream.url.fl_str_mv https://dspace-itm.metabuscador.org/bitstreams/0c8f50f5-8a4c-4368-bf96-4cec184e6391/download
https://dspace-itm.metabuscador.org/bitstreams/dd2f4e9e-07db-49e0-bb0b-ed98e370dcd0/download
https://dspace-itm.metabuscador.org/bitstreams/30f3a9fc-c88f-4436-a2f9-41e81d3e6319/download
bitstream.checksum.fl_str_mv eac19adc1077d026ffd643212dc74db8
b0de2544a458af863a1282f5431d64d5
a1334c7b51c31f2e9511ef107dac1874
bitstream.checksumAlgorithm.fl_str_mv MD5
MD5
MD5
repository.name.fl_str_mv Repositorio Instituto Tecnológico Metropolitano de Medellín
repository.mail.fl_str_mv bdigital@metabiblioteca.com
_version_ 1837096903649525760
spelling Valencia-Murillo, José F.Poveda-Sendales, Daniel A.Valencia-Vargas, Daniel F.2019-07-18T14:12:24Z2019-08-20T15:51:40Z2019-07-18T14:12:24Z2019-08-20T15:51:40Z2014-08-06https://revistas.itm.edu.co/index.php/tecnologicas/article/view/54410.22430/22565337.544http://hdl.handle.net/20.500.12622/941La segmentación del iris es una de las etapas más importantes en los sistemas de reconocimiento del iris. En este trabajo se aplican algoritmos de preprocesamiento de la imagen con el objetivo de evaluar su impacto en los porcentajes de segmentación exitosa del iris. Los algoritmos utilizados se basan en el ajuste del histograma, filtros Gaussianos y en la eliminación del reflejo especular en imágenes del ojo humano. Se aplica el método de segmentación introducido por Masek a 199 imágenes tomadas bajo condiciones no controladas, pertenecientes a la base de datos CASIA-irisV3, antes y después de aplicar los algoritmos de preprocesamiento. Posteriormente se evalúa el impacto de los algoritmos de preprocesamiento en el porcentaje de segmentación exitosa del iris por medio de una inspección visual de las imágenes, para determinar si las circunferencias detectadas del iris y de la pupila corresponden adecuadamente con el iris y la pupila de la imagen real. El algoritmo que generó uno de los mayores incrementos de los porcentajes de segmentación exitosa (pasa de 59% a 73%) es aquel que combina la eliminación de reflejos especulares, seguido por la aplicación de un filtro Gaussiano con máscara 5x5. Los resultados obtenidos señalan la importancia de una etapa previa de preprocesamiento de la imagen como paso previo para garantizar una mayor efectividad en el proceso de detección de bordes y segmentación del iris.Segmentation is one of the most important stages in iris recognition systems. In this paper, image preprocessing algorithms are applied in order to evaluate their impact on successful iris segmentation. The preprocessing algorithms are based on histogram adjustment, Gaussian filters and suppression of specular reflections in human eye images. The segmentation method introduced by Masek is applied on 199 images acquired under unconstrained conditions, belonging to the CASIA-irisV3 database, before and after applying the preprocessing algorithms. Then, the impact of image preprocessing algorithms on the percentage of successful iris segmentation is evaluated by means of a visual inspection of images in order to determine if circumferences of iris and pupil were detected correctly. An increase from 59% to 73% in percentage of successful iris segmentation is obtained with an algorithm that combine elimination of specular reflections, followed by the implementation of a Gaussian filter having a 5x5 kernel. The results highlight the importance of a preprocessing stage as a previous step in order to improve the performance during the edge detection and iris segmentation processes.application/pdfspaInstituto Tecnológico Metropolitano (ITM)https://revistas.itm.edu.co/index.php/tecnologicas/article/view/544/503TecnoLógicasCopyright (c) 2017 Tecno Lógicashttp://purl.org/coar/access_right/c_abf22256-53370123-7799TecnoLógicas; Vol 17 No 33 (2014); 31-41TecnoLógicas; Vol. 17 Núm. 33 (2014); 31-41Algoritmosbiometríaimágenes del irispreprocesamiento de imágenessegmentaciónAlgorithmsbiometriciris imagesimage preprocessingsegmentationEvaluación del impacto del preprocesamiento de imágenes en la segmentación del irisEvaluating the impact of image preprocessing on iris segmentationinfo:eu-repo/semantics/articleResearch PapersArtículos de investigaciónhttp://purl.org/coar/resource_type/c_6501http://purl.org/coar/resource_type/c_2df8fbb1http://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85PublicationORIGINAL544-Manuscrito-677-1-10-20170310.pdf544-Manuscrito-677-1-10-20170310.pdfapplication/pdf484970https://dspace-itm.metabuscador.org/bitstreams/0c8f50f5-8a4c-4368-bf96-4cec184e6391/downloadeac19adc1077d026ffd643212dc74db8MD51trueAnonymousREADTHUMBNAIL544-Manuscrito-677-1-10-20170310.pdf.jpg544-Manuscrito-677-1-10-20170310.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg5144https://dspace-itm.metabuscador.org/bitstreams/dd2f4e9e-07db-49e0-bb0b-ed98e370dcd0/downloadb0de2544a458af863a1282f5431d64d5MD52falseAnonymousREADTEXT544-Manuscrito-677-1-10-20170310.pdf.txt544-Manuscrito-677-1-10-20170310.pdf.txtExtracted texttext/plain39182https://dspace-itm.metabuscador.org/bitstreams/30f3a9fc-c88f-4436-a2f9-41e81d3e6319/downloada1334c7b51c31f2e9511ef107dac1874MD53falseAnonymousREAD20.500.12622/941oai:dspace-itm.metabuscador.org:20.500.12622/9412025-06-24 09:27:35.557open.accesshttps://dspace-itm.metabuscador.orgRepositorio Instituto Tecnológico Metropolitano de Medellínbdigital@metabiblioteca.com