ES2224838A1 - Sistema de identificacion biometrica de personas mediante el analisis del iris. - Google Patents
Sistema de identificacion biometrica de personas mediante el analisis del iris.Info
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- Measurement Of The Respiration, Hearing Ability, Form, And Blood Characteristics Of Living Organisms (AREA)
Abstract
Sistema de identificación biometrica de personas
mediante el análisis del iris.
La invención que aquí se presenta consiste en un
sistema biométrico que permite la identificación de una persona
mediante su patrón de iris (aquí denominado código de la firma del
iris). El sistema consta de cuatro etapas: la primera es la captura
de la imagen del ojo, la segunda el preprocesado de la misma y
establecimiento de la firma de iris, la tercera la extracción de sus
características y determinación del código de la firma del iris y
la cuarta la comparación y toma de decisión, orientada a la
clasificación (si se utiliza como sistema de reconocimiento de
usuarios) o bien a la verificación (si se implementa como sistema
de autenticación).
Los extraordinarios resultados obtenidos, tanto
en clasificación como en verificación, hacen del sistema una
herramienta idónea para su utilización en control de accesos a
edificios y servicios y en entornos de alta seguridad que requieran
la identificación de usuarios.
Description
Sistema de identificación biométrica de personas
mediante el análisis del iris.
1. Servicios financieros.
2. Control de accesos a edificios y
servicios.
3. Seguridad en informática y comunicaciones
electrónicas.
4. Comercio electrónico.
5. Seguridad pública.
6. Aeropuertos.
El objetivo de un sistema biométrico es la
realización de la identificación/autenticación de personas mediante
alguna característica biológica mensurable físicamente o de
comportamiento del individuo, de forma cómoda y segura.
Tradicionalmente, la solución a este problema se ha basado en la
posesión por parte del usuario de claves, PIN's, u otros números de
identificación personal. Sin embargo estos números pueden ser
fácilmente olvidados, perdidos e incluso falsificados. En este
sentido, la Biometría proporciona un nivel más alto de seguridad ya
que las características biológicas (iris, voz, huellas dactilares,
morfología facial, etc.) son singulares e inalterables, imposibles
de perder, olvidar o transferir. Actualmente, existen
investigaciones relacionadas con diferentes tecnologías biométricas
como son las basadas en las características del iris, voz, huella
dactilar, forma de la mano, morfología facial, firma, forma de
caminar, etc.
El sistema que aquí se pretende patentar está
basado en la potencialidad del iris para la identificación del
individuo ya que la caracteristica fundamental del patrón de iris
es la unicidad. En efecto. según estudios oftamológicos, en el
patrón visual del iris hay más información que identifica
unívocamente a una persona que en una huella dactilar. De hecho los
dos irises de una misma persona poseen patrones distintos, siendo
ésta una característica a tener en cuenta en el sistema al no ser
la imagen de los dos ojos intercambiables. Incluso los hermanos
gemelos poseen patrones de iris bien diferenciados. Además, las
características propias del iris humano confieren al mismo las
siguientes propiedades:
\bullet Estabilidad frente a cambios originados
por accidentes, debido a la protección que le confiere la
córnea.
- \bullet
- Fácil detección de "sujeto vivo", ya que pequeñas variaciones de iluminación producen alteraciones en la apertura de la pupila, aún cuando se trate de iluminación fija.
- \bullet
- La imagen del iris puede obtenerse de manera no invasiva, al ser visible desde el exterior por la transparencia de la córnea.
- \bullet
- La falsificación del iris de un persona conllevaría operaciones quirúrgicas que podrían dañar seriamente la visión.
Estas propiedades, junto con la característica de
alta unicidad, garantizan la viabilidad de esta técnica de
identificación biométrica.
La idea de utilizar el patrón de iris para la
identificación de personas fue propuesta inicialmente por el
oftalmólogo Frank Burch en 1936, pero no sería hasta 1987 cuando
dos oftalmólogos norteamericanos, Leonard Flom y Aran Safir,
patentaron el concepto de Burch. El desarrollo de los algoritmos
necesarios fue llevado a cabo por J. G. Daugman, profesor de la
Universidad de Harvard, y patentados en:
- \sqbullet
- J.G. Daugman, "Biometric personal identification system based on iris analysis", Patent US 5291560, 1994.
Otra patente relacionada con la invención que
aquí se pretende patentar es:
- \sqbullet
- R.P. Wildes, J.C. Asmuth, S.C. Hsu, R.J. Kolczynski, J.R. Matey and S.E. McBride, "Automated. noninvasive iris recognition system and method", Patent US 5572596, 1996.
No obstante no se conoce aún ninguna explotación
de esta última. Más recientemente, y también relacionada con la
invención que aquí se presenta, es la patente:
- \sqbullet
- J.L. Cambier and C. Musgrave, "System and method of animal identification and animal transaction authorization using iris patterns", Patent WO 0135321, 2001.
Las principales diferencias (ventajas) del
sistema que se pretende patentar respecto a los sistemas diseñados
por J.G. Daugman, por R.P. Wildes et al, y por J.L. Cambier
et al., el primero de los cuales es la base de los sistemas
de reconocimiento por iris actualmente en comercialización, son:
- \sqbullet
- El sistema que se pretende patentar utiliza en su etapa de extracción de características una señal (o secuencia) unidimensional (1-D) de 256 puntos, denominada firma del iris, al contrario que los sistemas patentados que utilizan la imagen total del iris, es decir una señal bidimensional (2-D), con lo que con el sistema que aquí se presenta, el tiempo invertido en la identificación/autenticación del usuario es significativamente menor.
- \sqbullet
- En la fase de extracción de características es donde podemos decir que existe una diferencia esencial entre el método que aquí se presenta para esta fase y los métodos correspondientes a las patentes mencionadas. El método en el que se basa el sistema a patentar, la representación de los cruces por cero de la transformada wavelet diádica discreta de la señal unidimensional denominada firma del iris, contribuye eficazmente, respecto a los métodos utilizados en las patentes antes mencionadas, a reducir de una manera importante los tiempos de computación en esta fase, tanto si el sistema se implementa como identificador de usuarios como si se hace como autenticador. Y, aunque los tres sistemas (los patentados por J.G. Daugman y por R.P. Wildes et al. y el que aquí se presenta) utilizan en su fase de extracción de características un análisis multiresolución, los sistemas patentados lo realizan sobre la imagen 2- D del iris, con el consiguiente incremento del coste computacional; sin embargo, el que aquí se presenta utiliza el análisis multiresolución de una señal 1-D (la firma del iris) y confecciona a partir de él la representación de cruces por cero considerando, únicamente. los niveles de resolución óptimos, contribuyendo de esa forma a la reducción del coste computacional de esta fase y, por tanto, a la mejora del funcionamiento del sistema en sí.
- \sqbullet
- En la fase de comparación existen también diferencias fundamentales, ya que el método de J.G. Daugman genera un código del iris de 256 bytes (2048 bits), mientras que la representación del iris en el sistema patentado por R.P. Wildes et al. se obtiene directamente de la imagen filtrada, almacenando más información de la necesaria en el proceso de comparación, haciendo prácticamente inviable su almacenamiento en dispositivos con pequeña capacidad de almacenaje. Sin embargo, el patrón de iris que se obtiene con el método que aquí se presenta, denominado código de la firma del iris, consta de 256 bits por cada nivel de resolución empleado, tamaño mucho menor que el patrón de iris que utilizan los sistemas patentados, y lo hace idóneo, por tanto, para su inclusión en un dispositivo con pequeña capacidad de almacenamiento, como es, por ejemplo, una tarjeta inteligente.
En la última de las patentes mencionadas (de J.L.
Cambier y C. Musgrave) se describe: 1) un sistema de identificación
de animales y 2) un sistema de autorización de transacción de
animales mediante la identificación de la persona y del animal;
basados ambos en la comparación de las características de los
correspondientes patrones de iris. En ambos sistemas, los métodos
utilizados tanto en la fase de extracción de características del
iris como en la fase de comparación son las mismas a las propuestas
por J.G. Daugman en su patente (US 5291560). El sistema patentado
se centra, por tanto, en la incorporación de un dispositivo para
efectuar la fase de captura de la imagen del iris mediante vídeo,
así como la metodología para su posterior transmisión a la base de
datos central donde se realiza la comparación de los irises, y
finalmente, en el establecimiento del método para efectuar la
autorización de la transacción del animal. El dispositivo diseñado
permite capturar la imagen del iris, procesarla hasta obtener el
patrón del iris, cifrar éste último con el fin de securizar la
transmisión del patrón obtenido a la base de datos central para su
posterior fase de comparación.
Respecto a la literatura científica, además del
artículo de J.G. Daugman, en el que se incluyen detalles de la
citada patente, también se encuentran, en diversas revistas
especializadas, artículos de investigación relacionados con nuestra
invención, como son los que a continuación se relacionan:
[1] W.W. Boles, "A Security System based
on Human Iris Identification using Wavelet Transform",
Engineering Applications of Artificial Intelligence, vol.
11, no. 1, pp. 77-85, Feb. 1998.
[2] W.W. Boles; B. Boashash, "A
Human Identification Technique using Images of the Iris and Wavelet
Transform", IEEE Transactions on Signal Processing, vol.
46, no. 4, pp. 1185-1188, 1998.
[3] Y. Zhu, T. Tan and Y.
Wang, "Biometric Personal Identification Based on Iris
Patterns", ICPR2000: the 15^{th} International Conference on
Pattern Recognition, pp.801-804, Barcelona,
Spain.
[4] Shinyoung-Lim, Kwanyong Lee,
Okhwan Byeon and Taiyun Kim, "Efficient Iris Recognition through
Improvement of Feature Vectors and Classifier",
ETRI-Journal, vol. 23, no.2, pp.
61-70, June 2001.
[5] C. Sanchez-Avila, R.
Sanchez-Reillo and D. de
Martin-Roche, "Iris-Based
Biometric Recognition using Dyadic Wavelet Transform", IEEE
Aerospace and Electronic Systems Magazine, vol. 17, no. 10, pp.
3-6, October 2002.
[6] C. Sanchez-Avila and
R. Sanchez-Reillo, "Multiscale Analysis for
Iris Biometric" Proceedings IEEE 2002 International
Carnahan Conference on Security Technology,
pp.35-38.
\newpage
A continuación se describen las principales
diferencias de nuestra invención respecto a las ideas y métodos
propuestos en los artículos anteriormente mencionados.
Principales diferencias respecto al método
publicado en [1] y [2]. Respecto al sistema que aquí se
presenta, una de las principales diferencias encontradas con el
método presentado en los artículos [1] y [2] es que en éstos se
exponen únicamente las fases de extracción de características y de
comparación, sin tratar en ningún caso el módulo de captura y
preprocesado de la imagen, que son los pasos previos, pero
fundamentales (ya que condicionan todo el proceso), en todo sistema
de identificación biométrica. Refiriéndonos a las dos etapas que se
consideran, en el método descrito en [1] y [2] utiliza también la
representación de cruces por cero de la transformada wavelet de lo
que los autores denominan firma del iris, término que utilizan para
designar a los valores de los niveles de grises de un círculo
virtual concéntrico de 45 pixeles de diámetro del iris aislado. En
el sistema que aquí se presenta, se considera como firma del iris la
media de los valores de los niveles de grises de una corona
circular formada por los círculos virtuales concéntricos desde un
determinado radio interno, r_{i} hasta el que denominamos radio
externo, r_{e}, consiguiendo con ello mejores resultados.
Otra de las diferencias fundamentales del método
en el que se basa el sistema que aquí se presenta respecto al
diseñado por W.W. Boles et al. es que el patrón que se
almacena para la posterior fase de comparación es la representación
de cruces por cero de tres niveles de resolución (del 4 al 6) de la
transformada wavelet (cada uno de estos niveles es una secuencia de
256 puntos), lo cual exige requerimientos de almacenaje
considerables. En el sistema que aquí se presenta, además de
utilizar los niveles óptimos de resolución (del 3 al 5), el patrón
que se almacena (denominado código de la firma del iris) consta
únicamente de 256 bits por cada nivel de resolución, que puede
almacenarse en un dispositivo pequeño. Además, en la fase de
comparación, W.W. Boles et al. utilizan únicamente funciones
de disimilaridad relacionadas con la representación de cruces por
cero de la transformada wavelet, con el consiguiente incremento del
coste computacional. En el sistema que aquí se presenta, en la fase
de comparación se utiliza la distancia de Hamming entre los
diferentes códigos de la firma de los irises que se pretenden
comparar, lo cual comporta únicamente operaciones lógicas
o-exclusivas (\oplus), con el consiguiente ahorro
en tiempo y coste computacional. Por último, es preciso comentar
que la principal semejanza con nuestro sistema, es la utilización
de una firma del iris 1-D como vector de
características del iris (lo que supone una ventaja respecto a los
sistemas patentados de J.G. Daugman y R.P. Wildes et al.,
que utilizan imágenes 2-D); así como la utilización
de la representación de los cruces por cero de la transformada
wavelet diádica discreta. De hecho, el artículo [2] fue el punto de
arranque de nuestra investigación desde 1999, pero que hoy día ha
dado lugar al sistema que se pretende patentar cuyo método difiere
esencialmente del propuesto por W.W. Boles et al.
Principales diferencias respecto al sistema
publicado en [3]. La principal y esencial diferencia de nuestro
sistema frente al que se presenta en [3] reside en la fase de
extracción de características. En [3] las características de cada
iris se extraen utilizando un análisis multiescala global de
texturas, aplicando un filtro de Gabor multicanal, seguido de la
aplicación de la transformada wavelet 2-D con 5
niveles de resolución. La ventaja esencial del sistema que se
pretende patentar respecto a éste, es que, además de obtener
resultados significativamente mejores que los obtenidos con el
sistema propuesto en [3] (que utiliza la distancia euclídea
ponderada), se evita, en la fase de extracción de características,
la aplicación del filtro de Gabor para la extracción de las
texturas y, además, la transformada wavelet que se aplica es
siempre 1-D con 3 niveles de resolución,
consiguiendo comparativamente un importante ahorro en el coste
computacional del sistema en esta etapa.
Principales diferencias respecto al sistema
publicado en [4]. En [4], los autores proponen un sistema de
reconocimiento biométrico basado en iris que, además de la etapa de
captura de la imagen, incluye:
- 1)
- un esquema de representación del patrón del iris mediante la transformada wavelet bidimensional (2-D) con 4 niveles de resolución, utilizando como wavelet básica la wavelet de Haar, en la etapa de extracción de características;
- 2)
- dos nuevos métodos de aprendizaje competitivo para LVQ, en la etapa final de comparación, en las versiones de identificador/verificador.
La diferencial (desventaja) esencial del sistema
propuesto en [4] frente al que aquí se presenta estriba,
fundamentalmente, en la etapa de extracción de características, ya
que en lugar de trabajar con una señal 1-D, en [4]
se trabaja con la imagen (2-D), 450x60, del iris
completo. Además, en el sistema presentado en [4], se obtienen,
como resultado de aplicar cuatro veces la transformada wavelet
2-D, 4 sub-imágenes para los 4
niveles de resolución, a partir de las cuales se confecciona el
patrón de 87 bits. No obstante, aunque el tamaño del patrón de iris
es menor que el que se obtiene con el método que aquí se presenta,
el coste computacional que comporta esta etapa es extraordinario,
considerando además que se obtienen 8 sub-imágenes
adicionales que no se utilizan en ningún otro paso del proceso. Por
otra parte, la etapa final de comparación está basada en la
utilización de una red neuronal del tipo LVQ, cuyo mecanismo de
aprendizaje es más rápido que el algoritmo de
retro-propagación, pero su buen funcionamiento
depende de una correcta inicialización de los vectores de pesos de
la red. Este método es bastante más lento y requiere un número
mayor de recursos computacionales que la aplicación de la distancia
Hamming. Además, los resultados obtenidos con el sistema propuesto
en [4] son peores, tanto en clasificación (con un éxito en
clasificación del 98.4%, frente al 100% obtenido con el sistema que
se pretende patentar) como en verificación (alcanzando una tasa EER
del 2.56% frente al 0.12% que se consigue con el sistema que aquí
se presenta).
Principales diferencias respecto al sistema
publicado en [5] y [6]. Como puede comprobarse, los autores de
[5] y [6] son los investigadores autores del sistema que aquí se
presenta y se pretende patentar. Se destaca en primer lugar la
principal semejanza: ambos sistemas utilizan como herramienta
matemática la representación de los cruces por cero de la
transformada wavelet diádica discreta de una señal unidimensional
(1-D), considerada como vector de características
del iris. En ambos métodos, se denomina firma del iris, pero la
construcción de esta firma del iris es diferente en los dos
sistemas. En los publicados en [5] y [6] se sigue en todo momento
la idea de W.W. Boles et al., por lo que su establecimiento
difiere esencialmente del que aquí se presenta. Por otra parte, se
consideraron 4 niveles (3 \leq j \leq 6) de resolución, sin
analizar el número y tipo de niveles de resolución óptimo. Tampoco
se estableció ningún tipo de código de la firma del iris, que aquí
se introduce. De hecho los resultados que se obtienen con el
sistema que se pretende patentar son significativamente mejores,
tanto en reconocimiento como en autenticación de usuarios, que los
obtenidos con los sistemas publicados en [5] y [6].
El sistema de identificación biométrica
desarrollado consta de cuatro etapas:
El dispositivo de captura de la imagen del ojo de
una persona puede ser una cámara fotográfica o de vídeo. En cuanto
al entorno de iluminación se ha de tener en cuenta la alta
capacidad de reflexión de la córnea, la cual, por ser una
superficie lisa y bien lubricada, refleja todo rayo de luz que le
llega. Por esta razón, según el dispositivo utilizado para la
captura, se ha de diseñar de forma óptima el entorno de
iluminación. En este sentido, las cámaras de vídeo tienen mayor
sensibilidad, lo cual evitaría el uso de focos de alta intensidad,
a costa de una menor resolución.
Por otra parte, se contempla la posibilidad de
utilizar luz infrarroja, en lugar de luz visible, tanto en la
iluminación como en la captura. Esto evitaría la percepción por
parte del usuario del foco de iluminación.
El objetivo de esta etapa es adaptar la señal a
los requisitos del bloque de extracción de características.
Teniendo en cuenta las características de las imágenes capturadas,
el primer paso es una conversión a blanco y negro, seguido de un
estiramiento del histograma. Una vez realizada esta operación, se
procederá a:
2.1. La detección de los bordes interno y
externo del iris, con el fin de proceder al aislamiento del
iris dentro de la imagen, mediante un algoritmo de detección de
bordes en imágenes.
2.2. La determinación de la firma del
iris. Un objetivo principal de la invención es la determinación
o extracción de la firma del iris, que se realiza de la siguiente
forma. Una vez aislado el iris, se elige el centroide de la pupila
detectada como punto de referencia para obtener el conjunto de datos
que denominamos la firma del iris. Así, se extraen los valores del
nivel de gris, g_{r} del contorno de cada círculo virtual, con
centro en el centroide y con radio r, tal que r_{i},
\leq r \leq r_{e}, siendo r_{i} = 5 y r_{e} = 45 los
radios interno y externo, respectivamente (Figura 1). Finalmente,
se calcula el conjunto de datos denominado firma del iris (IS)
(Figura 2):
IS=\frac{1}{r_{e}-r_{i}+1}\sum\limits^{r_{e}}_{r=r_{i}}g_{r}
De esta forma se consigue que la entrada a la
etapa de extracción de características sea una señal
unidimensional, no bidimensional como es el caso de las técnicas
actuales, con lo que se consiguen dos grandes ventajas: 1) mayor
velocidad de procesamiento, y 2) menor exigencia en cuanto a
requisitos de almacenamiento ya que la firma del iris consta de 256
puntos.
Otro objetivo principal de la invención es la
representación de las características del iris mediante la
representación de cruces por cero de su transformada wavelet
diádica discreta. Así, en este tercer bloque del sistema, se
calcula la transformada wavelet diádica discreta de la firma del
iris utilizando como wavelet básica una spline cuadrática,
únicamente para las escalas (o niveles de resolución)
correspondientes al parámetro j = 3 a j = 5 (Figura
3). A continuación se lleva a cabo la representación de los cruces
por cero de la transformada calculada previamente y únicamente para
las escalas 3 \leq j \leq 5, que se muestra en la Figura
4. Es conveniente que el algoritmo que se utilice para llevar a
cabo esta representación sea invariante frente a rotación e incluya
un mecanismo de eliminación de falsos cruces por cero.
Otro objetivo principal de esta invención es la
determinación del código de la firma del iris que se lleva a cabo
en este último paso de la etapa, con el fin de adaptar la
representación de cruces por cero obtenida al bloque de
comparación. El valor de cada bit en el código de la firma del iris
(Figura 5) se obtiene tomando la representación de cruces por cero
para las 3 escalas consideradas y asociando el valor "1" para
los valores positivos o nulos, y "0" para los valores
negativos.
La última etapa del sistema es la de comparación
de las características obtenidas de la imagen del iris capturado
con un patrón previamente almacenado. Como en todo sistema
biométrico, puede configurarse bien como un
- \sqbullet
- clasificador (reconocimiento biométrico), en el que las características extraídas se comparan con los patrones de todos los usuarios que ya están reclutados por el sistema, con el fin de determinar la identidad de la persona; o bien, como un
- \sqbullet
- verificador (autenticación biométrica), en el que las características extraídas sólo se comparan con el patrón del usuario que dice ser, con el fin de autenticar la identidad del usuario dando respuesta a la cuestión: ¿es este usuario la persona que dice ser?
Para esta tarea se puede utilizar una distancia
de disimilaridad que permita identificar a una persona, si el
sistema se ha implementado como un clasificador; o bien autenticar
su identidad si se ha implementado como un verificador. En
concreto, otro de los objetivos principales del sistema que
pretendemos patentar es la realización de estacomparación mediante
la distancia de Hamming binaria, d^{b}_{H}, que se describe de
la forma:
d^{b}{}_{H}=\frac{1}{M-K+1}\sum\limits^{L}_{j=K}\left(\sum\limits^{L}_{i=1}y_{i}\oplus
p_{i}\right)
la cual no mide la diferencia entre las
componentes de los vectores de características sino el número de
componentes cuyos valores difieren. En la fórmula anterior,
L es la dimensión del vector de características; y_{i} es
la i-ésima componente del vector de características que se trata de
comparar y p_{i} la i-ésima componente del vector de
características patrón; K y M son los niveles de
resolución más fino y más burdo, respectivamente, considerados en
el análisis. Este proceso de comparación proporciona como resultado
un nivel de exactitud que cuantifica la similitud entre ambos
vectores de características. Si el nivel resulta superior a un
determinado umbral se puede concluir que ambos patrones provienen
del mismo
iris.
La toma de decisiones del sistema está por tanto
condicionada por los resultados en ambos esquemas. En el caso de
implementar el sistema como un clasificador el resultado de la
comparación puede ser positivo (el sistema acepta al usuario), si
la distancia entre el patrón a clasificar y el del usuario con una
probabilidad más alta se mantiene siempre por debajo de un
determinado umbral; o puede ser negativo (el sistema rechaza al
usuario), en caso contrario.
En el caso de implementar el sistema como un
verificador, los resultados se expresan en función de dos tasas de
error:
- \sqbullet
- Tasa de Falso Rechazo (FRR): porcentaje de casos en los que el sistema rechaza a un usuario del sistema.
- \sqbullet
- Tasa de Falsa Aceptación (FAR): porcentaje de casos en los que se acepta a un intruso como usuario del sistema.
Estas dos tasas obtienen valores diferentes según
el umbral que se tome y guardan una relación de variación inversa.
La elección del umbral depende exclusivamente de los requisitos de
seguridad y funcionamiento del sistema para un entorno específico.
Así, para entornos de alta seguridad será preciso aplicar un umbral
que permita obtener valores mínimos de la FAR aún a costa de
incrementar la FRR.
Sin embargo, para aplicaciones forenses será
preciso un umbral con el que se consiga valores muy bajos de la FRR
aún a costa de incrementar la FAR. Habitualmente, a partir de estas
dos tasas se obtiene la denominada curva ROC (FRR vs. FAR), que
permite determinar el umbral a aplicar según el ámbito de
aplicación del sistema.
Descripción de la Figura 1. La Figura 1
representa el ojo de la persona a identificar, donde (1) representa
el iris aislado del ojo; (2) la pupila; (3) y (4) los círculos
exterior e interior (centrados en el centroide del iris) y radios 5
y 45, respectivamente, que delimitan el anillo circular del iris (5)
a partir del cual se calcula la firma del iris.
Descripción de la Figura 2. En la Figura 2
se muestra la firma del iris del iris aislado. Es una señal (o
secuencia) unidimensional que se forma tomando para cada punto de
la misma la media aritmética de los valores de grises en ese punto
de los círculos que componen el anillo circular mostrado en la
Figura 1.
Descripción de la Figura 3. En la Figura 3
se muestran los tres niveles de resolución, correspondientes a las
escalas j = 3, 4 y 5, de la transformada wavelet diádica
discreta de la firma del iris que se muestra en la Figura 2.
Descripción de la Figura 4. La Figura 4
muestra la representación de cruces por cero de los tres niveles de
resolución de la firma del iris anteriormente calculados.
\newpage
Descripción de la Figura 5. La Figura 5
muestra el código de la firma del iris (representada en la Figura
2) que se obtiene asociando el valor 1 para los valores positivos o
nulos de la representación de cruces por cero y 0 para los valores
negativos, para las 3 escalas consideradas.
Descripción de la Figura 6. En la Figura 6
se muestran los resultados en verificación obtenidos en la
realización práctica del sistema detallada en la correspondiente
sección, para diferentes valores del umbral.
A continuación se detalla un modo de realización
del sistema que se pretende patentar, con el que se han obtenido
resultados óptimos y mejorando los obtenidos con los sistemas
actualmente patentados.
La captura de la imagen fotográfica del ojo se
realiza mediante una cámara fotográfica digital Kodak Professional
DCS 315 que permite el almacenamiento de las fotografías en
tarjetas flash PCMCIA haciendo posible la descarga de las mismas en
cualquier ordenador con lector de tarjetas PCMCIA. Para conseguir el
acercamiento necesario se utiliza un objetivo
Micro-Nikkor 105 mm f/2.8D. A la hora de elegir la
forma de iluminación, hay que tener en cuenta la alta capacidad de
reflexión de la córnea. Para evitar este problema se utiliza un
foco de iluminación localizado y polarizado que se coloca en la
parte inferior de la cámara, de forma que ilumine de abajo a
arriba, provocando un reflejo de luz localizado en el cono inferior
del iris. Para eliminar este reflejo se coloca un polarizador en
cuadratura con el del emisor de la luz situado en el objetivo de la
cámara. No obstante, la utilización del filtro polarizador en el
objetivo provoca una pérdida de sensibilidad de la cámara, por lo
que se ha de utilizar el flash incorporado en la cámara con el fin
de aumentar la luz incidente. Este hecho provoca un reflejo
perfectamente localizado en las inmediaciones del centro de la
pupila y puede eliminarse fácilmente.
El objetivo de esta etapa es adaptar la señal a
los requisitos del bloque de extracción de características.
Teniendo en cuenta las características de las imágenes capturadas,
el primer paso es una conversión a blanco y negro, seguido de un
estiramiento del histograma. Una vez realizada esta operación, se
procederá a:
2.1. la detección de los bordes interno y externo
del iris, con el fin de aislar el iris dentro de la imagen, y a
2.2. la extracción de la firma del iris.
Los pasos a seguir para la detección de los
bordes del iris son los siguientes:
- 1)
- Se obtiene una copia de la imagen 4 veces más pequeña, con el fin de aligerar el coste computacional.
- 2)
- Se elimina, mediante un umbral, las partes de la imagen sobre-expuestas, debido a la utilización del flash y, posteriormente, se vuelve a estirar el histograma.
- 3)
- Se establece una cuadrícula en cuyos extremos se sitúan los centros que se utilizarán en el algoritmo de detección de bordes. El punto que determine el mejor borde se tomará como centro del iris, realizándose de esta forma la localización del iris y la detección del borde externo, simultáneamente.
- 4)
- Se parte de un punto elegido arbitrariamente (x_{0}, y_{0}), se toma éste como centro y a partir de 61 se muestrea la imagen, tomando los puntos correspondientes a partir de un incremento del radio \Delta_{r} y un incremento del ángulo \Delta_{\theta}, buscando el múltiplo n de \Delta_{r} que maximice D,
D=\sum\limits_{m}\sum\limits^{5}_{k=1}(I_{n,m}-I_{n-k,m})
siendo
I_{i,j} = I(x_{0} +
i\Delta_{r} \ cos(j\Delta_{\theta}), y_{0} + i\Delta_{r} \
sin(j\Delta_{\theta}))
donde m son aquellos múltiplos de
\Delta_{\theta} que corresponden a puntos en los conos
laterales del iris e I(x,y) son los valores de intensidad de
la
imagen.
- 5)
- Una vez encontrado el punto de la cuadrícula que proporciona el máximo para D, se crea una nueva cuadrícula con mayor resolución, abarcando únicamente el cuadrado formado por los puntos comprendidos entre el anterior y el posterior del escogido, tanto en el eje horizontal como en el vertical.
- 6)
- Se repite el procedimiento indicado en el punto 4); por lo que, al ser la cuadrícula de mayor resolución, se obtiene un centro cada vez más refinado.
- 7)
- Una vez localizado el centro, se va disminuyendo el valor de \Delta_{r} con el fin de obtener una mayor precisión en la posición del borde, determinando la distancia del centro al borde que es: n\Delta_{r}, siendo n el valor que maximiza D.
Una vez detectado el borde externo del iris, se
recorta la imagen original formando un cuadrado que englobe al iris
detectado y se eliminan todos aquellos puntos que quedan fuera de
la circunferencia que enmarca al iris. A continuación se realiza el
mismo proceso para la detección del borde interno, es decir se
eliminan mediante un proceso de umbraleado los puntos de
sobre-exposición y se estira el histograma. Esto
permitirá aprovechar todo el rango dinámico de intensidad en el
iris de forma que, aunque éste sea oscuro, se podrá distinguir de
la pupila a la hora de detectar el borde interno.
Para la detección del borde interno, podría
utilizarse el mismo centro y buscar un nuevo máximo de D, si
consideramos que el iris y la pupila son concéntricos, hecho que no
es cierto, en general, ya que el iris está desplazado ligeramente
hacia abajo y hacia la nariz, siendo este desplazamiento en algunos
casos del 15%. Así, partiendo de dicho centro, se crea una nueva
cuadrícula que abarque el \pm20% del tamaño de la imagen obtenida
en el paso anterior, y se vuelve a aplicar el mismo proceso, de los
puntos 4) al 7), para el borde externo.
Finalmente obtenemos un punto central -centroide-
así como la distancia desde ese punto a la frontera entre el iris y
la pupila. Los puntos comprendidos dentro de la circunferencia
definida, se anulan en la imagen resultante de la detección del
borde externo y se vuelve a realizar un estiramiento del
histograma, obteniendo el iris aislado del resto de la imagen.
Una vez obtenido el iris aislado se procede a
extraer la firma del iris, tal y como se detalló en la explicación
de la invención.
La extracción de las características de la firma
del iris y el establecimiento final del código de la firma del iris
se lleva a cabo mediante los siguientes pasos:
- \sqbullet
- Cálculo de la transformada wavelet diádica discreta (Discrete Dyadic Wavelet Transjorm: DDWT) de la señal (o secuencia) unidimensional (1-D) denominada firma del iris, utilizando como wavelet básica la spline cuadrática de soporte compacto. Para ello se utiliza un algoritmo de cálculo rápido de la transformada wavelet diádica discreta para secuencias 1-D. Así, y restringiéndonos a escalas diádicas, tenemos que la DDWT de la firma del iris (IS), es el conjunto de las siguientes secuencias:
\{{A_{2^{8}}
(IS),(D_{2^{j}}},(IS))_{1\leq j\leq
8}\}
donde A_{2^{8}} es la secuencia de aproximación
más burda (correspondiente, por tanto, a la escala más alta) y
(D_{2^{j}} (IS))_{1\leq j \leq 8} el conjunto de secuencias de
detalle, desde la escala j = 1 a la escala j = 8. Con
el fin de obtener una representación robusta en un entorno ruidoso
y, al mismo tiempo, reducir la carga computacional se excluyen
tanto el nivel más burdos como los niveles más finos. Como es
conocido, la información contenida en los niveles de resolución más
fina está fuertemente contaminada por el ruido que afecta al
sistema así como por los errores de cuantificación. Para reducir
tales efectos en la representación de cruces por cero se consideran
únicamente los niveles de resolución intermedios. En particular, se
consideran tres niveles de resolución, correspondientes a las
escalas 3\leq j \leq5 (Figura
3).
- \sqbullet
- Representación multiescala de cruces por cero de la DDWT de la firma del iris. Se calculan los cruces por cero de (D_{2^{j}} (IS))_{3\leq j \leq 5} a partir de los cambios de signo de sus muestras. La posición de cada cruce por cero se estima mediante una interpolación lineal entre dos muestras de diferente signo. Así, si la firma del iris (IS) tiene N muestras distintas de cero, y puesto que existen a lo sumo Nlog(N) muestras en su transformada wavelet diádica discreta, el número de operaciones necesarias para obtener la posición de los cruces por cero es O(Nlog(N)). Así, para cualquier par de cruces por cero consecutivos de D_{2^{j}} con 3\leq j \leq5, cuyas abscisas son z_{n-1} y z_{n} y, respectivamente, es posible calcular el valor de la integral:
e_{n}
=\int^{z_{n}}_{z_{n-1}}D_{2^{j}}(IS)dx
y para cualquier D_{2^{j}} la posición de los
cruces por cero (z_{n})_{n\in Z} pueden representarse
mediante la siguiente función constante a
trozos:
Z_{2^{j}}(IS)=\frac{e_{n}}{z_{n}-z{_{n-1}}}
\hskip0.5cmx\in[z_{n-1}, z_{n}]
Con lo que, se considera como representación
multiescala de cruces por cero de la firma del iris (IS), en las
escalas 3\leq j \leq5, al conjunto de secuencias (Figura
4):
\{(Z_{2^{j}}(IS))_{3\leq
j\leq5}\}
Efectuada de esta forma, la representación
obtenida es invariante frente a rotación. Como paso previo a la
obtención del código de la firma del iris, es conveniente la
implementación de un mecanismo de eliminación de falsos cruces por
cero ya que, aunque la distorsión producida en esta representación
de cruces por cero debida a ruido a blanco es muy reducida en los
niveles de resolución bajos, en algunas posiciones críticas con
niveles altos de resolución, pueden aparecer y desaparecer cruces
por cero. Los puntos de inflexión de la transformada wavelet son
algunos de esos puntos. Como resultado, dos irises idénticos pueden
tener distintas representaciones de cruces por cero si uno de ellos
está en un entorno con ruido.
No obstante, comparando el número de cruces por
cero de la representación del iris desconocido (en entornos
ruidosos), con el número de cruces por cero de la representación de
nuestro modelo (en un entorno libre de ruido) al mismo nivel de
resolución, es posible eliminar los cruces por cero falsos si se
emplea un algoritmo adecuado. Además, como la representación es
periódica, el número de cruces por cero debe de ser par. Por tanto,
a la hora de eliminar falsos cruces, ha de hacerse de dos en dos.
Esto puede llevarse a cabo mediante el siguiente algoritmo:
- Con el rango de resolución predeterminado (3\leq j \leq5), comenzando por el nivel más burdo de resolución, j = 5, y finalizando con el nivel más fino, j = 3, seguir los siguientes pasos:
- 1.
- Si el número de cruces por cero es el mismo, pasar al paso 4, si no, ir al paso 2.
- 2.
- Modificar la representación que tenga mayor número de cruces por cero de la siguiente forma:
- \sqbullet
- Calcular el área algebraica de los pulsos rectangulares entre cada pareja de cruces por cero consecutivos.
- \sqbullet
- Eliminar el pulso que tenga el menor valor absoluto del área.
- \sqbullet
- Unir los dos cruces por cero contiguos al eliminado para formar un nuevo pulso. El área del nuevo pulso se calcula siguiendo la siguiente ecuación:
A_{nueva}= A_{n+1} + A_{n} +
A_{n-1}
- donde A_{n} es el área algebraica del pulso eliminado. Las dos posiciones de los cruces por cero del nuevo pulso están definidas por las posiciones izquierda y derecha de los cruces por cero de los vecinos izquierdo y derecho del pulso eliminado, respectivamente.
- 3.
- Repetir el paso 2 hasta que el número de cruces por cero del modelo y del candidato coincidan.
- 4.
- Pasar al siguiente nivel de resolución más fino, y volver al paso 1.
El último paso en esta etapa es la extracción del
denominado código de la firma del iris (Figura 5) a partir de la
representación multiescala de cruces por cero de la firma del iris,
y tras la aplicación del algoritmo de eliminación de falsos cruces,
tal y como se indicó en la explicación de la técnica. Este código
de la firma del iris constituirá el patrón de iris de la persona con
el cual se comparará el código de la firma del iris de la persona
que se quiere identificar o autenticar. Su almacenamiento puede
efectuarse en un dispositivo pequeño, una tarjeta inteligente por
ejemplo, de forma cifrada (mediante un algoritmo de cifrado de
clave secreta o pública) o no.
Tal como se detalló en el apartado de explicación
de la invención, el sistema puede configurarse como un
clasificador, o bien como un verificador de usuarios.
En ambos casos, como en todo sistema de reconocimiento de patrones,
ha de confeccionarse previamente la base de datos del sistema, que
estará constituida por todos los códigos de la firma del iris de
todas las personas (usuarios) autorizadas a entrar en el
sistema.
Si el sistema se utiliza como un clasificador
(reconocimiento biométrico), el código de la firma del iris se
compara con todos los códigos de firma de iris almacenados en la
base de datos del sistema. En la realización efectuada, esta
comparación se ha llevado a cabo calculando la distancia de Hamming
entre el código del iris de la persona a identificar y todos los
códigos de la base de datos. La toma de decisión se realiza de la
siguiente forma: el sistema identificará a la persona que pretende
acceder como aquel usuario cuyo código de la firma del iris
almacenado en la base de datos obtenga la menor distancia de
Hamming en el proceso de comparación. En la realización efectuada
por los autores se ha probado el funcionamiento del sistema con
todos los usuarios, es decir se ha comprobado la capacidad de
identificación del sistema para todos los usuarios que componen la
base de datos, obteniéndose un éxito en clasificación del 100%, es
decir el sistema ha identificado correctamente a cada usuario en
todos los ensayos realizados.
Si el sistema se utiliza como un verificador
(autenticación biométrica), el código de la firma del iris de la
persona que pretende entrar en el sistema se compara con el código
de la firma del iris del usuario que dice ser, almacenado en la
base de datos del sistema. En este caso, la toma de decisión es como
sigue: el sistema autenticará al usuario como aquel que dice ser si
la distancia de Hamming entre el código de la firma del iris del
mismo y el que está almacenado en la base de datos es menor que un
cierto umbral predeterminado.
En la realización efectuada para diferentes
umbrales, se han obtenido los resultados que se muestran en la
Figura 6. Es importante destacar como principal resultado la
obtención de tasas de Falsa Aceptación (FAR) nulas para tasas de
Falso Rechazo (FRR) muy pequeñas (0.19%, para un valor del umbral
igual a 89); lo cual hace que el sistema sea idóneo para entornos
de alta seguridad. Además, la Tasa de Igual Error (EER) obtenida;
es decir, el punto donde las tasas FAR y FRR son iguales, resultó
ser de 0.12%, más baja que la que obtienen otros sistemas
biométricos basados en el patrón de iris humano actualmente en
uso.
Por otra parte, el coste computacional en esta
etapa es mínimo, pues el cálculo de la distancia de Hamming
requiere únicamente operaciones lógicas de
o-exclusivo, y por tanto el tiempo requerido en cada
comparación es ínfimo (inferior a 1 msg).
La forma de aplicar industrialmente el sistema
descrito se desprende de la propia descripción del mismo. No
obstante señalaremos como más importantes su aplicabilidad en la
industria relacionada con los servicios de seguridad informáticos,
financieros, gubernamentales, policiales, aeroportuarios,
sanitarios, domóticos e inmóticos y, en general en la industria
relacionada con todas aquellas áreas o servicios que requieran la
identificación o autentificación de usuarios para el acceso a dicha
área o servicio. Así pues, dentro de sus múltiples aplicaciones
industriales cabe destacar, entre otros, la fabricación y puesta en
funcionamiento de:
- \sqbullet
- cajeros automáticos con reconocimiento mediante iris;
- \sqbullet
- cámaras de autenticación basadas en iris para el control de accesos (aeroportuarios, domóticos, inmóticos, sanitarios, etc);
dispositivos susceptibles de incorporarse a un PC
para la autenticación de usuarios mediante iris en comercio
electrónico, librerías electrónicas, etc.
Claims (7)
1. Sistema de identificación biométrica de
personas mediante el análisis del iris, que comprende las
siguientes etapas consecutivas:
- \sqbullet
- captura de la imagen del ojo de la persona que se quiere identificar;
- \sqbullet
- preprocesado de la imagen para aislar el iris del ojo dentro de la imagen y establecimiento de una señal (o secuencia) unidimensional (firma del iris) que caracterice al iris aislado;
- \sqbullet
- análisis de la firma del iris para extraer sus características mediante la transformada wavelet y determinación del código de la firma del iris analizado; y
- \sqbullet
- comparación de las características obtenidas de la imagen del iris capturado con un patrón almacenado previamente y toma de decisión.
2. Sistema de identificación biométrica de
personas mediante el análisis del iris según reivindicación 1,
caracterizado porque la etapa de preprocesado de la imagen
para aislar el iris y el establecimiento de la firma del iris
comprende:
- \sqbullet
- la conversión a blanco y negro de la imagen del ojo y el estiramiento del histograma;
- \sqbullet
- la detección de los bordes interno y externo del iris mediante un algoritmo de detección de bordes de imágenes, para proceder al aislamiento del iris dentro de la imagen;
- \sqbullet
- la elección del centroide de la pupila detectada como punto de referencia para obtener el conjunto de datos denominado firma del iris extrayendo los valores del nivel de gris, g_{r}, del contorno de cada círculo virtual, con centro en el centroide y radio r, tal que r_{i} \leq r \leq r_{e}, siendo r_{i} = 5 y r_{e} = 45 los radios interno y externo respectivamente; y
- \sqbullet
- el cálculo del conjunto de datos denominado firma del iris (IS) de la forma:
IS=\frac{1}{r_{e}-r_{i}+1}\sum\limits^{r_{e}}_{r=r_{i}}g_{r}
3. Sistema de identificación biométrica de
personas mediante el análisis del iris según reivindicaciones 1 y
2, caracterizado porque la etapa de extracción de
características y determinación del código de la firma del iris
comprende:
- \sqbullet
- la aplicación de la transformada wavelet diádica discreta al conjunto de datos denominado firma del iris;
- \sqbullet
- la representación de cruces por cero de dicha transformada;
- \sqbullet
- la utilización de un algoritmo de eliminación de falsos cruces por cero; y
- \sqbullet
- la construcción del código de la firma del iris: para cada uno de los niveles de resolución de la representación de cruces por cero de la transformada wavelet diádica discreta de la firma del iris, el valor de cada bit en el código de la firma del iris se obtiene asociando el valor "1" para los valores positivos o nulos, y un "0" para los valores negativos.
4. Sistema de identificación biométrica de
personas mediante el análisis del iris según reivindicaciones 1 a
3, caracterizado porque la etapa de comparación de las
características de la imagen del iris capturado con un patrón
previamente almacenado y la toma de decisión incluye las siguientes
etapas:
- \sqbullet
- la operación lógica o-exclusiva (\oplus) entre los bits correspondientes, para cada nivel de resolución considerados, de los códigos de la firma de los irises que se comparan;
- \sqbullet
- la suma de las componentes de cada vector binario resultante, para cada nivel de resolución;
- \sqbullet
- el cálculo de la media de las sumas resultantes, que se define como distancia de Hamming entre dos códigos de la firma de los irises que se comparan, y
- \sqbullet
- la conversión de la distancia de Hamming calculada en una medida para generar la decisión de si (o no) ambos códigos de la firma del iris proceden (o no) del mismo iris, y por tanto de la misma persona: asignando la identidad a una persona, cuyo código se compara, con la de aquella con cuyo código se obtiene la mínima distancia de Hamming de entre todos con los que se compara.
\newpage
5. Sistema de identificación biométrica de
personas mediante el análisis del iris según reivindicaciones 1 a
4, caracterizado porque los niveles preferibles de
resolución son los niveles intermedios, es decir para j = 3,
4 y 5.
6. Sistema de identificación biométrica de
personas mediante el análisis del iris humano según
reivindicaciones 1 a 5, caracterizado porque en la etapa de
captura de la imagen del ojo se emplea luz infrarroja.
7. Sistema de identificación biométrica de
personas mediante el análisis del iris según reivindicaciones 1 a
6, caracterizado porque el código de la firma del
iris se almacena de forma cifrada, utilizando un algoritmo de
cifrado de clave secreta o bien de clave pública.
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| ES200300424A ES2224838A1 (es) | 2003-02-21 | 2003-02-21 | Sistema de identificacion biometrica de personas mediante el analisis del iris. |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| ES200300424A ES2224838A1 (es) | 2003-02-21 | 2003-02-21 | Sistema de identificacion biometrica de personas mediante el analisis del iris. |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| ES2224838A1 true ES2224838A1 (es) | 2005-03-01 |
Family
ID=34354781
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| ES200300424A Pending ES2224838A1 (es) | 2003-02-21 | 2003-02-21 | Sistema de identificacion biometrica de personas mediante el analisis del iris. |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| ES (1) | ES2224838A1 (es) |
Cited By (1)
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|---|---|---|---|---|
| ES2662912A1 (es) * | 2018-01-24 | 2018-04-10 | Universidad Complutense De Madrid | Método y aparato para el reconocimiento biométrico corneal |
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| DE MARTIN-ROCHE, D.; SANCHEZ-AVILA, C.; SANCHEZ-REILLO, R. Iris recognition for biometric identification using dyadic wavelet transform zero-crossing. 2001 IEEE 35th International Carnahan Conference on Security Technology. 16-19 Oct. 2001. Paginas 272-277. * |
| DE MARTIN-ROCHE, D.; SANCHEZ-AVILA, C.; SANCHEZ-REILLO, R. Iris recognition for biometric identification using dyadic wavelet transform zero-crossing. 2001 IEEE 35th International Carnahan Conference on Security Technology. 16-19 Oct. 2001. Páginas 272-277. * |
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