Iris Detection Using Hybrid Models

Abstract

Yüz ve iris tanıma, bilgisayarla video ve görüntü işleme alanında çalışan araştırmacılar tarafından büyük ilgi çekmektedir. Robotik ve yapay zekâ alanlarında son yıllarda ortaya çıkan büyük ilerlemeler, yüz ve iris tanımanın önemini daha da artırmıştır. Bu çalışmada, insan gözünün irisi hibrit modellerle tespit edilmiştir. Önce yüz, daha sonra gözler ve en sonunda iris algılanır. Yapay Sinir Ağı (YSA) ve Karar Ağacı (KA) olmak üzere iki sınıflandırıcı, sadece insan yüzü'nden oluşan görüntüleri diğerlerinden ayırmak için eğitilmiştir. Ayrıca bu iki sınıflandırıcı, kayan pencere tekniğinden faydalanarak verilen görüntüden yüz içeren bölgelerin ayrılmasında da kullanılır. Elde edilen yüz verilerinden gözlerin algılanması için de aynı adımlar uygulanır. Yüzleri ve gözleri tanıma oranına göre YSA'nın, KA'dan daha iyi performans gösterdiği gözlenmiştir. Son olarak, irisi belirten daireleri bulmak için algılanan gözler kullanılır. İrisi saptamak için Hough Dönüşümü (HD) ve eğimlerin ortalaması (EO) yöntemleri ele alınmıştır. EO, HD ile karşılaştırıldığında, daha yüksek algılama hızı sağladığı görülmüştür.