44 - Rozpoznávání duhovky a sítnice oka (předzpracování, metody apod.)
sobota 20. května 2017
10:39
Duhovka
Je to ta barevná část, kterou vidíme pouhým okem
Kontroluje úroveň světla vstupujícího do oka
Je spojena jemnými svaly, které ji buď roztahují nebo smršťují
Barva textura a vzor jsou u každé duhovky jiné - lze porovnat s rozlišovací schopností otisků prstů
Barva daná melaninem
Iris
Velikost kolem 11 mm
Vizuální textura se formuje během prvních dvou let života a základní struktura zůstává běh života neměnná
U dvojčat je duhovka odlišná
Panenka
Černý otvor ve středu duhovky
Pupila
Stabilní během života jedince
Pořízení snímku je neinvazivní
Velikost šablony je malá
Vnitří orgán - malé možnosti změn
Vysoká náhodnost informace uvnitř duhovky
Podvrhnutí kontaktními čočkami
Strach uživatele z poškození oka
Spolehlivý algoritmus je patentován
Infračervené světlo
Melanin reflektuje většinu infračerveného světla
Preferovaná technologie pro rozpoznávání duhovky
Obraz je šedotónový
Daugmanův algoritmus
Lokalizace duhovky a horního a dolního víčka
Kruhový detektor hran (Houghovy kruhy jsme používali my)
Vnitrotřídní variabilita
Rozšíření pupily (změna osvětlení)
Změna velikosti (vzdálenost od kamery)
Rotace oka (náklon hlavy)
Daugmanův model hrubého zarovnání
Mapuje každý bod uvnitř duhovky do polárních souřadnic
Kompenzuje rozšíření pupily
Nekompenzuje rotaci - obrázek se otáčí, dokud se nenajde maximum
Gaborovo filtrování v polárním souřadném systémi
Vznikce kód duhovky - 8x32=256 bytů
Výpočet hammingovi vzdálenosti mezi oběma 256 bytovými kódy duhovek
Pokud je duhovka zastíněna výčkem, jsou pro výpočet použity pouze platné regiony
Shodný počet bitů vydělený počtem N
Díky vysoké korelaci vzorků je vzdálenost vzorků ze stejné duhovky rovna či blízka nule
Rotační konzistence se provede shiftování jednoho vzorku doprava nebo doleva
Nejnižší hodnota Hammingovy vzdálenosti je potom brána jako výsledné skóre porovnání s.
Limitace
Pořízení snímku vyžaduje spolupráci uživatele. Musí stát pěkně před kamerou.
Obrázky duhovky mohou mít špatnou kvalitu - chyby při registraci, verifikaci, identifikaci
Až 7% snímku je nevhodných k porovnání - řasy, slzy, tvrdé kontaktní čočky
Vady oka
K podvedení systému lze  použít buď fotografii nebo kontaktní čočky - barva a struktura
Duhovka lze synteticky generovat pomocí Margovových polí
Detekce živosti
Fotonická a spektrografická protiopatření
Spektrografické vlastnosti tkání, tuků a krve
Spektrografické vlastnosti barviva melaninu
Koaxiální zadní reflexe duhovky - červené oči
Protiopatření pomocí reakcí
Nekontrolovatelné
Pohyby pupily
Reflex pupily na světlo
Kontrolovatelné
Pohyby oka / mrkání dle povelů
Struktura a žilní spleť zůstávají neměnné
Vnitřní orgán - malé možnosti změn, chráněna proti vlivu prostředí
Využití v oblastech s vysokými nároky na bezpečnost
Princip
K osvětlení se používá infračervené světlo - sítnice je v této vlnové délce průhledná a cévy světlo reflektují
Kroky
Normalizace obou šablon (intenzin)
Korelace obou šablon
Šablona sítnice obsahuje pole 96 čtyřbitových čísel kontrastů z 96 scanů soustředných kruhů v časové oblasti, tj. 96 * 4 = 48 bytů
normalizace na 4 bity intenzitního rozložení <-8,7>
Limitace
Strach uživatelů z poškození oka
Záblesk při pořizování očního pozadí
Zjištění zdravotního stavu - kornatění cév
Omezené možnosti pro venkovní použití
Vysoká cena zařízení
Lidé s poruchou zraku (astigmatismus) nejsou schopni zaostřit oko na bod a tím nedojde ke správnému vygenerování šablony
Možné chyby
Nedostatečná fixace oka
Chybná vzdálenost oka od snímače
Nedostatečně rozšířená pupila
Špinavý okulár
Kontaktní čočky
Interference světla