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Professor Guidedc.contributor.advisorPérez Flores, Claudio 
Authordc.contributor.authorPérez Fuentealba, Dante Alfonso 
Staff editordc.contributor.editorFacultad de Ciencias Físicas y Matemáticas
Staff editordc.contributor.editorDepartamento de Ingeniería Eléctrica
Associate professordc.contributor.otherAgusto Alegría, Héctor
Associate professordc.contributor.otherEstévez Valencia, Pablo 
Admission datedc.date.accessioned2013-06-27T16:34:28Z
Available datedc.date.available2013-06-27T16:34:28Z
Publication datedc.date.issued2013
Identifierdc.identifier.urihttp://repositorio.uchile.cl/handle/2250/113701
General notedc.descriptionIngeniero Civil Electricista
Abstractdc.description.abstractLa biometría es una disciplina que utiliza métodos automáticos para el reconocimiento humano que se fundamenta en la comparación de vectores de características asociados a los patrones conductuales, fisiológicos o anatómicos singulares de cada persona. Un patrón biométrico puede ser usado para la clasificación de personas si todos lo poseen, es único para cada individuo, invariante durante períodos largos de tiempo y de fácil recolección. El iris cumple con las características anteriores por lo que ha sido estudiado como patrón desde hace más de una década. Inicialmente, los sistemas de reconocimiento de iris requerían alta cooperación de los usuarios para su buen funcionamiento. No obstante, con el paso del tiempo se ha generado una tendencia en la investigación mundial que se inclina hacia condiciones de operación más reales, relajando las restricciones sobre los usufructuarios y las condiciones ambientales de operación. En este trabajo se presenta el diseño y la implementación de un sistema de reconocimiento de iris no cooperativo y a distancia en el cual se han definido tres características asociadas a éste patrón: la textura del iris, su color y la textura de la zona que lo rodea. Se contempla el diseño del sistema de captura de imágenes y la programación de algoritmos en los módulos de adquisición, segmentación y clasificación. En el módulo de adquisición se proporcionan métodos de detección ocular, verificación ocular y evaluación de enfoque. En el módulo de segmentación se presentan algoritmos de localización límbica y eliminación de artefactos como reflexiones y oclusiones. En el módulo de clasificación de muestran métodos de codificación y comparación de las características descritas previamente. Finalmente, se describe la función no lineal de decisión para el sistema. La evaluación del rendimiento del proceso total de reconocimiento se lleva a cabo en una base de datos de 750 imágenes capturadas con el sistema de adquisición diseñado a 1,5 metros de distancia de los usuarios. Éstas fueron separadas en dos conjuntos, de 375 imágenes cada uno, correspondientes a 15 enrolados y 15 impostores. El índice final de reconocimiento para las características de textura iridal, color del iris y textura periocular es de 66,67%, 69,17% y 93,33%, respectivamente. La fusión de éstas características alcanza un índice de reconocimiento de 94,17% y el índice de detección de impostores es del 100% en todos los casos estudiados.es_CL
Lenguagedc.language.isoeses_CL
Publisherdc.publisherUniversidad de Chilees_CL
Keywordsdc.subjectBiometríaes_CL
Keywordsdc.subjectReconocimiento de modeloses_CL
Keywordsdc.subjectDetección de irises_CL
Títulodc.titleDiseño e implementación de un sistema de reconocimiento de iris a distanciaes_CL
Document typedc.typeTesises_CL


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