A biometric system provides automatic identification of an individual based on unique features or characteristics possessed by that person. Iris recognition is regarded as one of the most reliable and accurate biometric systems available. This paper, proposes an efficient iris recognition system that employs circular Hough transform technique to localize the iris region in the eye image and cumulative sum based gray change analysis method to extract features from the normalized iris template and also fuzzy ARTMAP neural network to classify the iris codes. The results of simulations on a set of 756 eye images illustrate that an accurate and noise resistant personal identification system has been successfully designed. The proposed system achieved 0 false acceptance rate using 1800-bit binary iris codes and recognized all authorized users with 100% accuracy.
보안공학연구지원센터(IJSIA) [Science & Engineering Research Support Center, Republic of Korea(IJSIA)]
설립연도
2006
분야
공학>컴퓨터학
소개
1. 보안공학에 대한 각종 조사 및 연구
2. 보안공학에 대한 응용기술 연구 및 발표
3. 보안공학에 관한 각종 학술 발표회 및 전시회 개최
4. 보안공학 기술의 상호 협조 및 정보교환
5. 보안공학에 관한 표준화 사업 및 규격의 제정
6. 보안공학에 관한 산학연 협동의 증진
7. 국제적 학술 교류 및 기술 협력
8. 보안공학에 관한 논문지 발간
9. 기타 본 회 목적 달성에 필요한 사업
간행물
간행물명
International Journal of Security and Its Applications
간기
격월간
pISSN
1738-9976
수록기간
2008~2016
등재여부
SCOPUS
십진분류
KDC 505DDC 605
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