ÇAPRAZ İLİŞKİ METODUYLA İRİS TANIMA

Bu çalışmada, biyometrik sistemlerden iris tanıma için yeni bir algoritma geliştirilmiştir. Tanıma işlemleri için kullanılan göz resimleri “National Laboratory of Pattern Recognition - Institute of Automation Chinese Academy of Sciences” laboratuarının CASIA Iris veritabanından alınmış olup, 320 x 280 piksel boyutlarında gri seviye resimlerdir. Bu çalışmanın uygulamasında 50 farklı kişiye ait, toplam 150 resimden oluşan veri tabanı üzerinde çalışılmıştır. Kullanılan göz resimlerinden, tanıma işleminde kullanılacak olan iris kesit alanlarını tespit etmek için yeni bir segmentasyon algoritması geliştirilmiş ve böylece tüm bir göz resmi içinden, sadece iris alanına ait 64 x 64 piksel boyutlarında kesit alanlar elde edilmiştir. Böylece tanıma işlemi için tüm bir resim değil, sadece irise ait kesit alanlar kullanıldığından, hem işlem süresi kısaltılmış, hem de tanıma işlemi esnasında test edilen piksel sayısı için yapılacak işlem miktarı azaltıldığı için performans arttırılmıştır. Bu kesit alanlara göre karşılaştırma ve tanıma yapabilmek amacıyla, resimdeki piksel değerlerini kullanarak işlem yapan Çapraz İlişki (cross correlation) metodu ve pikseller arasındaki hataların kareleri toplamının ortalama karekökü hesaplamaları kullanılmıştır. Çapraz İlişki metodunda korelasyonun en büyük ve ortalama hatanın da en küçük olduğu görüntülerin doğru görüntü olarak alındığı programda, uygulama sonucunda, aynı kişiye ait, farklı zamanlarda çekilmiş, farklı göz resimlerinde % 77 benzerlik oranına kadar doğru tanıma gerçekleştirilebilmiştir. Elde edilen sonuçlara göre, Çapraz İlişki modelinin kullanılacağı uygulamalarda, dijital görüntülerde dönüklüğün 200’den büyük, ölçek farklılığının ise %30’dan daha büyük olduğu resim koşullarında tanımanın zorlaştığı, hatalı sonuç alınabildiği gözlenmiştir