Reconhecimento de íris fake utilizando descritores de momentos de Zernike e classificadores de formas
Sistemas biométricos têm atraído o interesse de pesquisa, devido aos crescentes aperfeiçoamentos de métodos de fraude na autenticação de acesso a estes sistemas. Como uma sugestão de solução à falha de segurança de acesso a estes sistemas, nesta dissertação, desenvolveu-se um sistema de detecção de...
| Autor principal: | Colares, Geórgio Sá |
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| Outros Autores: | http://lattes.cnpq.br/7774034938074243 |
| Grau: | Dissertação |
| Idioma: | por |
| Publicado em: |
Universidade Federal do Amazonas
2025
|
| Assuntos: | |
| Acesso em linha: |
https://tede.ufam.edu.br/handle/tede/10662 |
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oai:https:--tede.ufam.edu.br-handle-:tede-106622025-02-13T05:07:53Z Reconhecimento de íris fake utilizando descritores de momentos de Zernike e classificadores de formas Fake Iris Recognition Using Zernike Moment Descriptors and Shape Classifiers Reconnaissance de faux iris à l'aide de descripteurs de moments de Zernike et de classificateurs de formes Reconocimiento de iris falso mediante descriptores de momento Zernike y clasificadores de formas Colares, Geórgio Sá Silva Júnior, Waldir Sabino da http://lattes.cnpq.br/7774034938074243 http://lattes.cnpq.br/2925380715531711 Pinagé, Frederico da Silva http://lattes.cnpq.br/7649322096353511 Araújo, Gabriel Matos http://lattes.cnpq.br/4461794616207452 Computação - Matemática Sistemas de reconhecimento de padrões ENGENHARIAS: ENGENHARIA ELETRICA: ELETRONICA INDUSTRIAL, SISTEMAS E CONTROLES ELETRONICOS CIENCIAS EXATAS E DA TERRA: CIENCIA DA COMPUTACAO: SISTEMAS DE COMPUTACAO: ARQUITETURA DE SISTEMAS DE COMPUTACAO CIENCIAS EXATAS E DA TERRA: CIENCIA DA COMPUTACAO: TEORIA DA COMPUTACAO: ANALISE DE ALGORITMOS E COMPLEXIDADE DE COMPUTACAO CIENCIAS EXATAS E DA TERRA: CIENCIA DA COMPUTACAO: MATEMATICA DA COMPUTACAO: MODELOS ANALITICOS E DE SIMULACAO CIENCIAS BIOLOGICAS: MORFOLOGIA: ANATOMIA: ANATOMIA HUMANA Reconhecimento de íris Momentos de Zernike Classificadores Descritores circulares Ataque de Spoofing Sistemas biométricos têm atraído o interesse de pesquisa, devido aos crescentes aperfeiçoamentos de métodos de fraude na autenticação de acesso a estes sistemas. Como uma sugestão de solução à falha de segurança de acesso a estes sistemas, nesta dissertação, desenvolveu-se um sistema de detecção de íris sintéticas utilizando momentos de Zernike como descritor de formas não alinhadas ou circulares. A contribuição deste trabalho está em investigar o desempenho dos momentos de Zernike quando combinados com classificadores de redes neurais artificiais para detecção de imagens de íris sintéticas. Nos experimentos, foram utilizadas bases de dados criadas a partir das combinações realizadas de outras bases de dados disponíveis em estudos na literatura relacionada. Os momentos de Zernike são aplicados localmente como descritores de formas, fornecendo bons resultados quando se utilizam classificadores de redes neurais mais complexos. A avaliação de desempenho do sistema proposto foi realizada para momentos de Zernike combinados com os três tipos diferentes de classificadores: Multilayer Perceptron, Convolutional Neural Network e Residual neural network. Para a combinação Zernike com MLP, teve-se a acurácia de 79%, enquanto que para o caso de combinação de Zernike com CNN e Zernike com ResNet na classificação, obteve-se, respectivamente, valores de 90% e 93% de acurácia. Biometric systems have attracted research interest due to the increasing improvements in fraud prevention for access authentication to these systems. As a suggested solution to the security holes in accessing these systems, this dissertation developed a synthetic iris detection system using Zernike moments as a descriptor for non-aligned or circular shapes. The contribution of this work is to investigate the performance of Zernike moments when combined with artificial neural network classifiers for detecting synthetic iris images. In the experiments, databases were created from combinations of other databases available in studies on the referenced literature. Zernike moments are applied locally as shape descriptors, providing good results when using more complex neural network classifiers. The performance evaluation of the proposed system was performed for Zernike moments combined with three different types of classifiers: Multilayer Perceptron, Convolutional Neural Network and Residual neural network. For the combination of Zernike with MLP, the accuracy was 79%, while for the combination of Zernike with CNN and Zernike with ResNet in the classification, the accuracy values were 90% and 93%, respectively. 2025-02-12T13:56:24Z 2024-12-06 Dissertação COLARES, Geórgio Sá. Reconhecimento de íris fake utilizando descritores de momentos de Zernike e classificadores de formas. 2024. 76 f. Dissertação (Mestrado em Engenharia Elétrica) - Universidade Federal do Amazonas, Manaus (AM), 2024. https://tede.ufam.edu.br/handle/tede/10662 por Acesso Aberto https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/ application/pdf Universidade Federal do Amazonas Faculdade de Tecnologia Brasil UFAM Programa de Pós-graduação em Engenharia Elétrica |
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TEDE - Universidade Federal do Amazonas |
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Computação - Matemática Sistemas de reconhecimento de padrões ENGENHARIAS: ENGENHARIA ELETRICA: ELETRONICA INDUSTRIAL, SISTEMAS E CONTROLES ELETRONICOS CIENCIAS EXATAS E DA TERRA: CIENCIA DA COMPUTACAO: SISTEMAS DE COMPUTACAO: ARQUITETURA DE SISTEMAS DE COMPUTACAO CIENCIAS EXATAS E DA TERRA: CIENCIA DA COMPUTACAO: TEORIA DA COMPUTACAO: ANALISE DE ALGORITMOS E COMPLEXIDADE DE COMPUTACAO CIENCIAS EXATAS E DA TERRA: CIENCIA DA COMPUTACAO: MATEMATICA DA COMPUTACAO: MODELOS ANALITICOS E DE SIMULACAO CIENCIAS BIOLOGICAS: MORFOLOGIA: ANATOMIA: ANATOMIA HUMANA Reconhecimento de íris Momentos de Zernike Classificadores Descritores circulares Ataque de Spoofing |
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