3 Gesichtserkennung
3.5 Iris-Erkennung

Iris ist eines der beliebtesten biometrischen Merkmale. Die Kombination von berührungslosem Abtasten, Langzeitstabilität und eine hohe Erkennungsgenauigkeit ermöglichen den Einsatz bei der Kontrolle als auch für den Einsatz in Sicherheitsanwendungen.

Es wurde gezeigt, dass die Iris-Erkennungsgenauigkeit von der Qualität des aufgenommenen Irisbildes und der Bildvorverarbeitung abhängt. Um den negativen Einfluss der Beleuchtung zu reduzieren, wird der Einsatz einer Infrarotkamera mit NIR (nahes Infrarot) empfohlen (Abb. 2.3). Die Verwendung von NIR-Licht ermöglicht das hinzufügen einer Nebenlichtquelle, ohne die Bilderkennung zu beeinflussen.

Abb. 2.3 – Ein Beispielsbild mit einer Guppy F-038 B NIR-Kamera aufgenommen

Die Iris basierte Identifikation besteht aus Iris-Lokalisierung, Merkmalsextraktion und Klassifikation. Eines der erfolgreichsten Systeme archiviert in kontrollierten Umgebungen mit hundertprozentiger Genauigkeit. Aber die Lokalisierung und Normalisierung für die Anwendungen muss für den praktischen Einsatz verbessert werden. Dieses System verwendet einen Gabor-Filter bei dem die Merkmalsextraktion, wobei die gefilterten Signale auf zwei Ebenen quantisiert werden. Durch dieses Verfahren bleiben die Zeichenfolgen von Binärziffern (Merkmale) erhalten. Die Erkennung wird durch die Abstimmung der folgenden Proben unter Verwendung des KNN-Verfahrens und einer Hamming-Distanz durchgeführt.