아이리스 인식 시스템 아이리스 인식 시스템은 눈과 조리개를 찾아 식별 할 수있는 자유 소프트웨어입니다.
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아이리스 인식 시스템 순위 및 요약

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아이리스 인식 시스템 설명

홍채 인식 시스템은 눈과 아이리스를 찾아 식별 할 수있는 자유 소프트웨어입니다. 각 눈의 아이리스는 고유합니다. 두 개의 홍채는 수학적 세부 사항에서 비슷하지 않습니다. 그러나 망막과는 달리 그것은 거리에서 분명히 볼 수 있으므로 침입없이 쉬운 이미지 획득을 허용합니다. 홍채는 희귀 한 질병이나 외상을 금지하여 평생 동안 안정적으로 남아 있습니다. 조리개의 무작위 패턴은 결합 조직 및 다른 가시적 인 기능의 얽힌 된 망토로 만들어진 복잡한 "인간 바코드"와 동일합니다. 아이리스 인식 프로세스는 눈과 홍채를 찾는 비디오 기반 이미지 획득으로 시작됩니다. 학생 및 홍채의 경계가 정의되고 눈꺼풀 폐색 및 반사 반사가 할인되며 이미지의 품질이 처리를 위해 결정됩니다. 홍채 패턴은 라이브 홍채가 비교를 위해 제시 될 때 인식을 위해 저장되고 사용되는 레코드 (또는 "템플릿")로 처리되고 인코딩됩니다. 레코드의 정보의 절반은 홍채의 특징을 디지털 방식으로 설명하고, 기록의 다른 절반은 비교를 제어, 반사 반사, 눈꺼풀 지어, 속눈썹 등을 제거합니다. 생체 인식 시스템은 개인이 소유 한 독특한 특징이나 특성을 기반으로 한 개인을 자동으로 식별합니다. 홍채 인식은 가장 신뢰할 수 있고 정확한 생체 인식 시스템을 사용할 수있는 것으로 간주됩니다. 대부분의 상업용 아이리스 인식 시스템은 Daugman이 개발 한 특허 된 알고리즘을 사용하며 이러한 알고리즘은 완벽한 인식률을 생산할 수 있습니다. 그러나 발표 된 결과는 일반적으로 유리한 조건 하에서 생산되었으며, 기술에 대한 독립적 인 시도가 없었습니다. 홍채 인식 시스템은 하우스 변환을 기반으로하는 자동 분할 시스템으로 구성되며 원형 홍채 및 학생 영역을 국한 시키거나 눈꺼풀과 속눈썹을 폐색 할 수 있습니다. 추출 된 홍채 영역은 일정한 치수를 갖는 직사각형 블록으로 정규화되어 이미징 불일치를 설명 하였다. 마지막으로, 1D 로그 가버 필터의 위상 데이터를 추출하고 4 단계로 양자화하여 조리개의 고유 한 패턴을 비트 현저한 생체 인식 템플릿으로 인코딩했습니다. 해밍 거리는 IRIS 템플릿의 분류를 위해 사용되었으며 통계 독립 테스트가 실패한 경우 두 개의 템플릿이 일치하는 것으로 밝혀졌습니다. 시스템은 75 개의 눈 이미지 세트에서 완벽한 인식으로 수행됩니다. 그러나 624 개의 이미지 세트의 테스트 결과는 거짓 받아 들여 0.005 % 및 0.238 %의 거짓 속도를 각각 0.238 %로 나타 냈습니다. 따라서 홍채 인식은 신뢰할 수 있고 정확한 생체 인식 기술로 표시됩니다.

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