Method of comparing images of irises by intelligent selection of textured zones
Procédé de comparaison d'images d'iris par sélection intelligente de zônes texturées
Résumé
The subject of the invention is a method for comparing at least two images of irises comprising a step determining M measurements q i,,j(1) representative of the level of quality associated with M regions making up the first image, said regions being centered on M measurement points, a step determining M measurements q i,,j(2) representative of the level of quality assoiated with M regions making up the second image. Said measurements are centered on M measurement points, the M measurements of the second image corresponding to the M measurements of the first image through the fact that the M measurement points of the second image correspond to the M measurement points of the first image. The method comprises a step of merging (505) the quality measurements q i,,j(1), q i,,j(2) , M merged measurement q i,,j(f) (506) being obtained by combining two corresponding measurements belonging to the two images. The method also comprises a step (507) of selecting the N regions (508) exhibiting the N highest quality levels. The method also comprises a step (509) of encoding the two images using the N regions selected in such a way as to obtain a binary code (510, 511) for each image. Furthermore, the method comprises a step (311) of comparing the two binary codes (309, 310) in such a way as to quantify the level (312) of similarity between the two images.
L'invention a pour objet un procédé de comparaison d'au moins deux images d'iris comportant une étape déterminant M mesures q représentatives du niveau de qualité associé à M régions composant la première image, lesdites régions étant centrées sur M points de mesure, une étape déterminant M mesures q représentatives du niveau de qualité associé à M régions composant la seconde image. Lesdites mesures sont centrées sur M points de mesure, les M mesures de la seconde image correspondant aux M mesures de la première image de par le fait que les M points de mesure de la seconde image correspondent aux M points de mesure de la première image. Le procédé comporte une étape de fusion (505) des mesures de qualité q , q , M mesures fusionnées q (506) étant obtenues par combinaison de deux mesures correspondantes appartenant aux deux images. Le procédé comporte aussi une étape de sélection (507) des N régions (508) présentant les N niveaux de qualité les plus élevés. Le procédé comporte aussi une étape (509) d'encodage des deux images en utilisant les N régions sélectionnées de manière à obtenir un code binaire (510, 511) pour chaque image. En outre, le procédé comporte une étape de comparaison (311) des deux codes binaires (309, 310) de manière à quantifier le niveau (312) de similarité entre les deux images