IDEM: Iris DEtection on Mobile devices (Contributo in atti di convegno)

Type

• Prodotto della ricerca (Classe)
• Contributo in atti di convegno (Classe)

Label

• IDEM: Iris DEtection on Mobile devices (Contributo in atti di convegno) (literal)

Anno

• 2014-01-01T00:00:00+01:00 (literal)

Http://www.cnr.it/ontology/cnr/pubblicazioni.owl#doi

• 10.1109/ICPR_2014.308 (literal)

Alternative label

• Frucci M., Galdi C., Nappi M., Riccio D., Sanniti di Baja G. (2014)
  IDEM: Iris DEtection on Mobile devices
  in 22nd International Conference on Pattern Recognition, ICPR2014, August 24-28, 2014, Stockholm, Sweden, August 24-28, 2014
  (literal)

Http://www.cnr.it/ontology/cnr/pubblicazioni.owl#autori

• Frucci M., Galdi C., Nappi M., Riccio D., Sanniti di Baja G. (literal)

Pagina inizio

• 1752 (literal)

Pagina fine

• 1757 (literal)

Http://www.cnr.it/ontology/cnr/pubblicazioni.owl#titoloVolume

• Proceedings of 22nd International Conference on Pattern Recognition, ICPR2014 (literal)

Http://www.cnr.it/ontology/cnr/pubblicazioni.owl#affiliazioni

• Frucci M., Istituto Calcolo e Reti ad Alte Prestazioni, CNR, Napoli, Italy Galdi C., Nappi M., Università di Salerno, Fisciano, Italy Riccio D., Università di Napoli, Federico II,Napoli, Italy Sanniti di Baja G., Istituto di Cibernetica E. Caianiello, CNR, Pozzuoli, Napoli, Italy (literal)

Titolo

• IDEM: Iris DEtection on Mobile devices (literal)

Abstract

• In this paper an iris detection scheme for noisy images acquired by means of mobile devices is presented. Iris segmentation is accomplished by exploiting the use of the watershed transform with the purpose of identifying the iris boundary as much precisely as possible. After a pre-processing step aimed at color/illumination correction, the watershed transform is computed and suitably binarized. Circle fitting is then accomplished to identify the limbus boundary by using curvature approximation and a cost function for circle scoring. The watershed transform is furthermore employed to distinguish, in the zone delimited by the best fitting circle, the regions actually belonging to the iris from those belonging to eyelids and sclera. Finally, pupil detection is accomplished by means of circle fitting and by using a voting function based on homogeneity and separability criteria. The suggested iris detection scheme has a positive impact on an the accuracy in computing the iris code, which has in turn a positive impact on the performance of iris recognition. (literal)

Editore

• IEEE Computer Society (Editore)

Prodotto di

• Istituto di cibernetica \"Edoardo Caianiello\" (ISASI) (Istituto)
• Institute for high performance computing and networking (ICAR) (Istituto)
• Rappresentazione, Analisi e Descrizione di Immagini 2D e 3D (ICT.P10.002.001) (Modulo)

Autore CNR

• GABRIELLA SANNITI DI BAJA (Unità di personale interno)
• MARIA FRUCCI (Unità di personale interno)

Incoming links:

Prodotto

• Institute for high performance computing and networking (ICAR) (Istituto)
• Istituto di cibernetica \"Edoardo Caianiello\" (ISASI) (Istituto)
• Rappresentazione, Analisi e Descrizione di Immagini 2D e 3D (ICT.P10.002.001) (Modulo)

Autore CNR di

• MARIA FRUCCI (Unità di personale interno)
• GABRIELLA SANNITI DI BAJA (Unità di personale interno)

Editore di

• IEEE Computer Society (Editore)