Seperti cap jari manusia, iris mata, mempunyai satu ciri yang menakjubkan di mana setiap manusia, mempunyai corak iris yang berbeza. Seperti cap jari, iris mata juga kerap di gunakan di dalam sistem biometric bagi tujuan pengenalan dan keselamatan. Pada masa kini, banyak cara yang boleh digunakan untuk pengenalan, penambahbaikan, mampatan dan banyak lagi bagi aplikasi di dalam bidang pemprosesan gambar. Tumpuan projek ini adalah menggunakan satu diskriptor gambar dipanggil Pusat-Simetri Corak Binari Tempatan (CS-LBP) untuk tujuan pengesahan iris. Kaedah CS-LBP ini akan digunakan terhadap gambar iris yang telah melalui proses segmentasi dan pengesanan untuk pengekstrakan ciri gambar tersebut. Ciri-ciri ini akan menerangkan corak setiap iris di mana semua ciri ini akan di uji menggunakan penguji klasifikasi bagi menetukan kebolehpercayaan kaedah ini.
Kaedah ini telah dibuktikan mempunyai beberapa kelebihan setelah mengambil kira ciri mesra-komputasi operasi kaedah ini. Ia menerangkan tekstur dan tahap kelabu sesuatu gambar dengan membandingkan pasangan pusat-simetri dua piksel yang bertentangan di mana piksel tengah berada di antara dua piksel tersebut. Deskriptor ini juga mempunyai toleransi terhadap pencahayaan dan kecekapan komputasi.
Semua proses ini akan dilaksanakan di dalam sebuah komputer kecil dan kos rendah dipanggil ‘Raspberry Pi’. Tujuan bagi pelaksanaan program pengenalan iris mata ini ke dalam ‘Raspberry Pi’ disebabkan ciri komputer ini yang berkos rendah tapi berkuasa. Saiz komputer yang kecil ini boleh membantu dari segi aspek mudah alih peranti. Hal ini boleh selanjutnya diaplikasikan di dalam sektor keselamatan bagi menjalankan program pengenalan iris mata ini. Antara muka pengguna grafik (GUI), juga akan dibangunkan agar memudahkan pengguna berinteraksi dengan program.
_______________________________________________________________________________________________________
The human iris, like fingerprints, has an amazing characteristic where it is unique to every person. Like fingerprints, iris is often use in biometric system for identification and security. Currently, there are many methods for image identification, enhancement, compression and many other image processing applications. The focus of this project is to apply a known descriptor called the Centre-Symmetric Local Binary Pattern (CS-LBP), for iris recognition. The CS-LBP method will be applied to an image of a human iris that had undergo segmentation and detection process for feature extraction. These features will describe all individual iris where it will then be tested using a classifier in order to determine the reliability of the applied method to classify different iris pattern with different people.
The CS-LBP is shown to have a few advantages given its computational-friendly operations. It describes the texture and grey-levels of an image by comparing the centre-symmetric pairs of opposite pixels in reference to the centre pixel. The descriptor also has tolerance to illumination changes, robustness on flat image areas and computational efficiency.
All this process will be implemented in a small, low-cost computer called the Raspberry Pi 3B. The purpose of implementing this iris recognition program into the Raspberry Pi is that the Raspberry Pi is a cheap yet powerful platform. The small size of the computer also helps with portability of the device if it can be further integrated into a hand carry-on device. This can be further applied into the security sector for executing an iris recognition program. A Graphical User Interface (GUI) will also be developed for an easy interaction between user and the program.
Implementing centre-symmetric local binary pattern (cs-lbp) in raspberry pi for iris recognition / Muhammad Firdaus Abdullah