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Professor Guidedc.contributor.advisorPérez Flores, Claudio es_CL
Authordc.contributor.authorNavarro Clavería, Carlos Felipe es_CL
Staff editordc.contributor.editorFacultad de Ciencias Físicas y Matemáticases_CL
Staff editordc.contributor.editorDepartamento de Ingeniería Eléctricaes_CL
Associate professordc.contributor.otherEstévez Valencia, Pablo 
Associate professordc.contributor.otherAgusto Alegría, Héctor
Admission datedc.date.accessioned2012-09-12T18:17:54Z
Available datedc.date.available2012-09-12T18:17:54Z
Publication datedc.date.issued2010es_CL
Identifierdc.identifier.urihttp://repositorio.uchile.cl/handle/2250/103716
Abstractdc.description.abstractLa detección y localización de iris es uno de los temas más interesantes en el área de detección de patrones, debido a que es un paso crucial para el desarrollo adecuado de aplicaciones más complejas como: sistemas de vigilancia; verificación de identidad; interfaces hombre-máquina; sistemas de ayuda para individuos con discapacidad, entre muchos otros. Lo anterior mezclado al fuerte crecimiento en el mercado biométrico alrededor del mundo hacen que sea de gran importancia encontrar nuevas metodologías de detección de iris rápidas y precisas que permitan adaptarse a condiciones y ambientes complejos. En este trabajo de memoria se estudian dos métodos que apuntan a mejorar la localización del iris. El primero de ellos define parámetros asociados a moldes utilizados para detectar el borde entre el iris y la esclerótica del ojo. Dichos parámetros no han sido optimizados sino especificados intuitivamente por seres humanos. Por medio del algoritmo de optimización por enjambre de partículas son optimizados los parámetros en una base de entrenamiento, y se generalizan los resultados en varias bases de prueba y los errores utilizan una métrica basada la diferencia entre la detección y el centro real del iris. Este error es normalizado dividiendo por la distancia entre los centros de ambos ojos. Los resultados muestran mejoras respecto del caso sin optimizar en la eficacia de la detección de un 4% en FERET y un 5.7% en Bio ID. Estos porcentajes se refieren a la cantidad de imágenes que cumplen con poseer un error menor a un 1%. El costo computacional adicional es el aumento en los tiempos de detección en un de un 130 a un 172 milisegundos por cuadro en FERET y de 69.85 a 92.57 milisegundos por cuadro en Bio Id. El segundo método propone rediseñar los moldes de manera automática utilizando enjambre de partículas, ya que el modelo propuesto de arcos concéntricos puede no ser el óptimo. Se obtuvieron mejoras respecto de los moldes de arcos concéntricos en la base Bio ID del 8.5%. En la base FERET los resultados no mejoran, pero el tiempo de cómputo se reduce de 130 milisegundos por cuadro a 19.57 milisegundos por cuadro en el mejor caso. Estos moldes deben ser precisos en la detección del iris y también deben involucrar la menor cantidad de cómputos posibles. Para lograr este propósito se deben definir eficientemente los tamaños de dichos moldes, existiendo un compromiso entre los resultados de reconocimiento y la eficiencia de este resultado.
Lenguagedc.language.isoeses_CL
Publisherdc.publisherUniversidad de Chilees_CL
Publisherdc.publisherCyberDocses_CL
Type of licensedc.rightsNavarro Clavería, Carlos Felipees_CL
Keywordsdc.subjectElectricidades_CL
Keywordsdc.subjectSistemas de reconocimiento de modeloses_CL
Keywordsdc.subjectReconocimiento de modeloses_CL
Keywordsdc.subjectBiometríaes_CL
Keywordsdc.subjectDetección de irises_CL
Títulodc.titleDiseño de Moldes para la Detección de Iris Mediante Optimización por Enjambre de Partículases_CL
Document typedc.typeTesises_CL


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