Bu projeyle insanlar iristen tanınacak
Biyometrik teknolojiler, güvenliğin önemli olduğu uygulamalarda kontrollü erişim sağlayan kimlik tanıma ve doğrulama teknolojileri olarak tanımlanıyor. Biyometrik özellikler konuşma, el yazısı, imza gibi davranışsal özellikler ve yüz, parmak izi, el şekli, retina, iris gibi fiziksel özellikler olarak sınıflandırılıyor. Gözün iris ve retina bölgesi, tanıma başarısı en yüksek iki biyometrik özellik. Yanlış tanıma oranı retina için bir milyonda bir, iris için 131 binde bir iken, bu değerlere en yakın biyometrik özellik 500 de birle parmak izine ait.

Biyometrik özelliklerin ayırt ediciliği, duyarlılığı ve zaman içindeki değişimleri tanıma başarısını doğrudan etkiler. İris tanıma teknolojisi diğer biyometrik tekniklerle karşılaştırıldığında pek çok avantaja sahip olduğu görülüyor. İrisin yapısı ilk 1 yıl içinde gelişimini tamamlıyor. Hayat boyunca değişime uğramıyor. İkizlerin irisleri aynı olmadığı gibi, bir kişinin sağ ve sol gözündeki iris dokusu bile farklıdır. Kimlik tanıma işleminin başarılı olabilmesi için, tanımada kullanılan özelliklerin taklit edilememesi veya başkasına ait özelliklerin kullanılamaması da çok önemli. Başka bir kişiye ait irisin görme yeteneğine zarar vermeden değiştirilebilmesi ve kullanılabilmesi mümkün değil.

Bu projede bir İris Tanıma Sistemi geliştirilmiş. Sistem, özellik çıkarımı ve tanıma bölümlerinden oluşuyor. Bunun için önce iris veri tabanında bulunan fotoğraflardan irislere ait özellikler çıkarılmış. İris, göz akı ve göz bebeği arasında kalan bölüm. Kameranın aldığı görüntüde iristen başka göz akı, göz kapağı, kirpikler gibi gözün diğer bölümleri de olduğundan, önce irisin bu bölümlerden ayrılması gerekiyor. İlk aşamada Kenar Belirleme ve Histogram Eşleme yöntemleri ile irise ait bölgenin belirginleştirilmesi sağlanmış. İkinci aşamada dairesel Hough transformu ile iris ve göz bebeğinin yeri bulunmuş. Üçüncü aşamada iris bölgesi bütün irisler aynı büyüklüğe gelecek şekilde normalize edildikten sonra Kartezyen/Polar transform uygulanmış. Daha sonra LoG(Laplacian of Gaussian) piramidi uygulanarak iris dokusunun farklı duyarlılıklarda değerlendirilebilmesi sağlanmış. Ön işlemler ve özellik çıkarımının bu şekilde tamamlanması ile sistem tanımaya hazır hale gelmiş. Tanınması istenen iris fotoğraflarına da aynı ön işlemler uygulanarak özellikleri elde edildikten sonra Normalize Korelasyon Analizi ve Öklit Mesafesi ile iris veritabanındaki resimlere yakınlığı hesaplanmış. Sistemin çalışması CASIA İris Veritabanı kullanılarak değerlendirilmiş. CASIA İris veritabanından 100 kişiye ait 7’şer resim kullanılarak yapılan testler sonucunda sistemin başarısı yüzde 98 olmuş.
_________________