Resumo: A segmentação de íris é uma das operações fundamentais envolvidas no reconhecimento da íris. A correta segmentação de íris é fundamental para o sucesso e a precisão da extração de características e do reconhecimento, etapas subsequentes, e, conseqüentemente, o alto nível de desempenho do sistema de reconhecimento de íris. A maioria das abordagens propostas na literatura para a segmentação de íris exige uma complexa e exaustiva busca e aprendizagem de muitos parâmetros e características para modelagem, o que as impedem de serem utilizadas em aplicações de tempo real, além de tornar o sistema altamente sensível a ruídos. Este trabalho apresenta uma metodologia rápida e eficiente para a segmentação de íris para abordar soluções relativamente simples para estes problemas. Três principais procedimentos envolvidos na abordagem proposta de segmentação de íris, denominados detecção de pupila, localização de fronteiras, e detecção de pálpebras e cílios, foram cuidadosamente projetados para evitar o processamento desnecessário e redundante de imagem, e o mais importante, para preservar a integridade da informação de textura da íris . O algoritmo de segmentação de íris proposto tem as seguintes propriedades e vantagens exclusivas: (a) evitar geometria complexa e modelamento matemático; (b) não há necessidade de uma fase de treinamento para projeto de algoritmos e implementação; (c) garantia de segmentação de íris em tempo real, mesmo para imagens com severas oclusões; (d) alta precisão na segmentação de íris e, consequentemente, baixa taxa de erro de segmentação. Resultados experimentais, relatados no presente trabalho, demonstram que o algoritmo de segmentação de íris proposto supera alguns métodos tradicionais, amplamente conhecidos, tanto em exatidão quanto em velocidade de processamento. Como conseqüência, um sistema de reconhecimento de íris que incorpora o algoritmo de segmentação proposto é capaz de oferecer performances de reconhecimento comparáveis com as reportadas por outros métodos do estado-da-arte Ver menos

Abstract: Iris segmentation is one of the crucial operations involved in iris recognition. Accurate iris segmentation is fundamental for the success and precision of the subsequent feature extraction and recognition, and consequently the high performance level of the iris recognition system. Most iris segmentation approaches proposed in the literature require highly complex-exhaustive search and learning of many modeling parameters and characteristics, which prevents their effective real-time applications and makes the system highly sensitive to noise. This paper presents a fast and efficient iris segmentation methodology to address relatively simple solutions to these problems. Three major procedures involved in the proposed iris segmentation approach, namely pupil detection, limbic boundary localization, and eyelid and eyelash detection, were carefully designed in order to avoid unnecessary and redundant image processing, and most importantly, to preserve the integrity of iris texture information. The proposed iris segmentation algorithm has the following particular properties and advantages: (a) avoidance of complex geometric and mathematical modeling; (b) no need of a training phase for algorithm design and implementation; (c) guaranteeing real-time iris segmentation even for iris images with severe occlusions; (d) high accuracy in iris segmentation and therefore low segmentation error rate. Experimental results, reported in this work, demonstrate that the proposed iris segmentation algorithm outperforms some well-known methods in both accuracy and processing speed. As a consequence, the iris recognition system that incorporates the proposed iris segmentation algorithm is capable of offering recognition performances comparable with those reported by other state-of-the-art methods Ver menos