Machine Learning Techniques and Optical Systems for Iris Recognition from Distant Viewpoints

Vorhergehende Studien konnten zeigen, dass es im Prinzip moglich ist die Methode der Iriserkennung als biometrisches Merkmal zur Identifikation von Fahrern zu nutzen. Die vorliegende Arbeit basiert auf den Resultaten von [35], welche ebenfalls als Ausgangspunkt dienten und teilweise wiederverwendet wurden. Das Ziel dieser Dissertation war es, die Iriserkennung in einem automotiven Umfeld zu etablieren. Das einzigartige Muster der Iris, welches sich im Laufe der Zeit nicht verandert, ist der Grund, warum die Methode der Iriserkennung eine der robustesten biometrischen Erkennungsmethoden darstellt. Um eine Datenbasis fur die Leistungsfahigkeit der entwickelten Losung zu schaffen, wurde eine automotive Kamera benutzt, die mit passenden NIR-LEDs vervollstandigt wurde, weil Iriserkennung am Besten im nahinfraroten Bereich (NIR) durchgefuhrt wird. Da es nicht immer moglich ist, die aufgenommenen Bilder direkt weiter zu verabeiten, werden zu Beginn einige Techniken zur Vorverarbeitung diskutiert. Diese verfolgen sowohl das Ziel die Qualitat der Bilder zu erhohen, als auch sicher zu stellen, dass lediglich Bilder mit einer akzeptablen Qualitat verarbeitet werden. Um die Iris zu segmentieren wurden drei verschiedene Algorithmen implementiert. Dabei wurde auch eine neu entwickelte Methode zur Segmentierung in der polaren Reprasentierung eingefuhrt. Zusatzlich konnen die drei Techniken von einem "Snake Algorithmus", einer aktiven Kontur Methode, unterstutzt werden. Fur die Entfernung der Augenlider und Wimpern aus dem segmentierten Bereich werden vier Ansatze prasentiert. Um abzusichern, dass keine Segmentierungsfehler unerkannt bleiben, sind zwei Optionen eines Segmentierungsqualitatschecks angegeben. Nach der Normalisierung mittels "Rubber Sheet Model" werden die Merkmale der Iris extrahiert. Zu diesem Zweck werden die Ergebnisse zweier Gabor Filter verglichen. Der Schlussel zu erfolgreicher Iriserkennung ist ein Test der statistischen Unabhangigkeit. Dabei dient die Hamming Distanz als Mas fur die Unterschiedlichkeit zwischen der Phaseninformation zweier Muster. Die besten Resultate fur die benutzte Datenbasis werden erreicht, indem die Bilder zunachst einer Scharfeprufung unterzogen werden, bevor die Iris mittels der neu eingefuhrten Segmentierung in der polaren Reprasentierung lokalisiert wird und die Merkmale mit einem 2D-Gabor Filter extrahiert werden. Die zweite biometrische Methode, die in dieser Arbeit betrachtet wird, benutzt die Merkmale im Bereich der die Iris umgibt (periokular) zur Identifikation. Daher wurden mehrere Techniken fur die Extraktion von Merkmalen und deren Klassifikation miteinander verglichen. Die Erkennungsleistung der Iriserkennung und der periokularen Erkennung, sowie die Fusion der beiden Methoden werden mittels Quervergleichen der aufgenommenen Datenbank gemessen und ubertreffen dabei deutlich die Ausgangswerte aus [35]. Da es immer notig ist biometrische Systeme gegen Manipulation zu schutzen, wird zum Abschluss eine Technik vorgestellt, die es erlaubt, Betrugsversuche mittels eines Ausdrucks zu erkennen. Die Ergebnisse der vorliegenden Arbeit zeigen, dass es zukunftig moglich ist biometrische Merkmale anstelle von Autoschlusseln einzusetzen. Auch wegen dieses grosen Erfolges wurden die Ergebnisse bereits auf der Consumer Electronics Show (CES) im Jahr 2018 in Las Vegas vorgestellt.