Deep learning

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En el escenario mundial actual donde la influencia de la pandemia de COVID19 ha alcanzado proporciones universales afectando a la casi totalidad de los países se hace necesario contar con un método de identificación biométrica que permita el reconocimiento seguro de las personas en frontera, los controles de cuarentena, el acceso a locales de alto riesgo biológico, entre otros. Las características de estos escenarios exigen que las personas deban estar con el rostro cubierto por mascarillas sanitarias (nasobuco), las manos protegidas por guantes o que el contacto directo con objetos sea el menor posible como puede ser el caso de los sensores para la captación de huellas dactilares o palmares. En esta circunstancia el reconocimiento biométrico por el iris ha cobrado vital importancia debido a que precisamente esta modalidad evita todos los inconvenientes antes mencionados con una demostrada alta eficacia. El gran inconveniente de esta modalidad biométrica ha sido la necesidad del uso de cámaras en el espectro infrarrojo y de otro tipo de hardware complementario que para aplicaciones de amplia distribución resulta caro. En este sentido el uso de video tomado por sensores en el espectro visible para aplicaciones biométricas ha alcanzado un gran auge en los últimos 5 años, la biometría del iris no ha estado exenta de ello por lo que el uso de cámaras de video y sensores acoplados a dispositivos móviles se ha incrementado y han conllevado a un amplio espectro de aplicaciones que utilizan esta modalidad biométrica.
En este trabajo se presenta un método para el reconocimiento biométrico del iris en las condiciones mencionadas. Nuestra propuesta se centra en las etapas de captación y segmentación del iris y se basa en la combinación de métodos de aprendizaje profundo para la detección directa de la región del iris-pupila utilizando la red YOLO, la evaluación de su calidad y la clasificación semántica de las regiones que la componen por una Red Convolucional Completa (Fully Convolutional Network) para realizar la segmentación del iris. Para la evaluación de la calidad se propone el uso de una medida que combina parámetros definidos en el ISO / IEC 19794-6 2005 y otros derivados de la sistematización del conocimiento presente en la literatura especializada. Los experimentos desarrollados sobre bases de datos de referencia y una base de datos propia demuestran la efectividad de la propuesta y la pertinencia de la misma en las actuales circunstancias tanto en eficacia como en eficiencia.

Descargar PDF: Método de Reconocimiento Biométrico por el Iris en Video, basado en Aprendizaje Profundo y la Evaluación de la Calidad de la región Iris-pupila