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Tipo do documento: Dissertação
Título: Segmentação de iris utilizando bag of keypoints
Autor: Brandão, Fábio Nascimento
Primeiro orientador: Marengoni, Maurício
Primeiro membro da banca: Silva, Leandro Augusto da
Segundo membro da banca: Rocha, Anderson de Rezende
Resumo: A biometria é uma área de estudo que tem como objetivo a identificação de pessoas através de características físicas e comportamentais. Estas características podem ser capturadas por sensores específicos, ou por câmeras. Os sistemas biométricos são utilizados, por exemplo, na identificação criminal, concessão de acesso à áreas privadas ou documentos. O reconhecimento de uma pessoa através da íris é confiável pois a íris não é alterada com o passar dos anos e são raros os casos de alteração acidental ou intencional uma vez que a íris está protegida dentro do olho humano. Esta dissertação explora a possibilidade do uso da técnica de Bag of Keypoints para classificação de partes de imagens, utiliza pontos SURF dentro destas partes para fazer crescimento de região e segmentar a íris para uma etapa posterior de identificação. Os resultados obtidos são da ordem de 7% de erro em termos de segmentação e, embora inferiores ao estado da arte (da ordem de 3%), indicam a possibilidade de uma exploração mais detalhada desta técnica, que pode ainda ser facilmente adaptada para outros usos.
Abstract: Biometrics is a study field which objective is the person recognition using physical and behavioural traits. These traits can be acquired by specific sensors or by cameras. The biometric systems are used for criminal identification, private areas access or document access. The iris recognition is reliable because the iris does not change in the lifetime and rarely it can be changed accidentally or intentionally since the iris is protected inside the human eye. This master thesis verify the possibility of usage the Bag of Keypoints technique for image parts classification, using SURF points inside these parts to use as seeds of the region growing technique and segment iris for a posterior recognition. Obtained results are of the order of 7% segmentation error and, although less than the state of the art (of the order of 3%), these results indicate the possibility of a more detailed verification of this technique, that can be easily adapted to other uses.
Palavras-chave: biometria;  segmentação;  bag of keypoints;  biometry;  segmentation;  bag of keypoints
Área(s) do CNPq: CNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA ELETRICA
Idioma: por
País: BR
Instituição: Universidade Presbiteriana Mackenzie
Sigla da instituição: UPM
Departamento: Engenharia Elétrica
Programa: Engenharia Elétrica
Tipo de acesso: Acesso Aberto
URI: http://tede.mackenzie.br/jspui/handle/tede/1407
http://dspace.mackenzie.br/handle/10899/13052
Data de defesa: 10-Ago-2011
metadata.dc.bitstream.url: http://tede.mackenzie.br/jspui/bitstream/tede/1407/1/Fabio%20Nascimento%20Brandao.pdf
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