Reconhecimento biométrico considerando a deformação não linear da íris humana
Bibliographic record
Abstract
imprescindível ajuda.Aos meus alunos, pelo aprendizado e inspiração.À CAPES e à FAPEMIG pelo suporte financeiro a este trabalho.Resumo Bernadelli, C. R. & Veiga, A. C. P. Reconhecimento Biométrico Considerando a Deformação não Linear da Íris Humana.Processamento Digital de Imagens -FEELT-UFU, Uberlândia, 2016, 100p.Os sistemas biométricos que utilizam a informação contida na textura da íris têm recebido grande atenção nos últimos anos.A grande variação em textura da íris permite o desenvolvimento de sistemas de reconhecimento e de identificação com taxas de erro quase nulas.Entretanto, de forma geral, as pesquisas nesta área ignoram os problemas associados aos movimentos de contração e dilatação da íris que geram diferenças significativas entre as imagens inscritas em uma base de dados e a imagem de teste.Este trabalho, além de desenvolver um sistema de reconhecimento de íris tradicional, composto pelas etapas de detecção, segmentação, normalização, codificação e comparação, determina de forma quantitativa o efeito dos movimentos da íris na precisão do sistema de reconhecimento.Além disso, este trabalho propõe um novo método para diminuir a influência da dinâmica da íris, verificado pela decidibilidade e pela Taxa de Erro Igual (EER), obtidas na comparação entre códigos de íris em estados de dilatação bem diferentes.O novo método utiliza a técnica Dynamic Time Warping para corrigir e comparar os vetores de gradientes extraídos da textura da íris.Dessa forma, as características mais discriminantes da imagem de teste e da imagem da galeria são alinhadas e comparadas, considerando a deformação não linear do tecido da íris.Os resultados experimentais, utilizando imagens dinâmicas, indicam que a performance do sistema piora quando a comparação é feita com imagens em estados de contração diferentes.Para a comparação direta entre íris bem contraída com íris bem dilatada o método proposto melhora a decidibilidade de 3, 50 para 4, 39 e a EER de 9, 69% para 3, 36%.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.004 | 0.001 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".