M. Schmidl,
"Personenidentifikation mittels Principal Component Analysis von Irisbildern"
, 2005
Original Titel:
Personenidentifikation mittels Principal Component Analysis von Irisbildern
Sprache des Titels:
Deutsch
Original Kurzfassung:
Biometrische Identifikation durch Vermessen der Iris ist ein erfolgreicher Ansatz
zur biometrischen Identifikation, der derzeit faktisch nur ¨uber Extraktion
von Merkmalen basierend auf Gabor-Wavelets realisiert wird (und in
dieser Form durch existierende Patente abgedeckt ist). Marktbeherrschend
sind Systeme die nach John Daugmans Methode des Iris Codes funktionieren1.
Obwohl diese sehr gute Erkennungsraten bei gleichzeitig hoher Geschwindigkeit
aufweisen, w¨are ein System, das mit einem nicht patentierten Verfahren
arbeitet als frei zug¨angliche Alternative interessant und w¨unschenswert. In
dieser Arbeit soll also untersucht werden wie gut die Principal Component
Analysis (PCA) als Alternative zur Merkmalsextraktion basierend auf Gabor
Wavelets f¨ur solche Aufgaben genutzt werden kann.
Im Verlauf des Textes wird die Entwicklung eines biometrischen Systems,
gegliedert in seine wichtigsten Einzelkomponenten - wie Techniken zur Bildaufnahme,
Bildverbesserungsmaßnahmen, Segmentierung und Lokalisierung
und schließlich die Principal Component Analysis - beschrieben und eine
abschließende Bewertung gegeben.
1”How Iris Recognition Works” by J. Daugman.
5
Sprache der Kurzfassung:
Deutsch
Englische Kurzfassung:
Biometric identification based on iris measurements is a successful approach
for biometric identification, which is, at the time, practically only accompished
by means of feature extraction via Gabor-Wavelets (and in this form
covered by existing patents). Dominating the market are systems using John
Daugman’s Iris Code2.
Even though these systems combine high recognition rates with high recognition
speed, a system not using patented technologies whould be interesting
and desireable as a freely available alternative. This work examines inhowfar
the Principal Component Analysis (PCA) is suitable as an alternative to feature
extraction via Gabor Wavelets.
Throughout this work the design of a biometric system, divided into its
most important components - like image acqusition, image emhancement,
segmentation, localisation and finally the Principal Component Analysis -
is decribed and the performance evaluated.
Forschungs-