VeriEye SDK

Identificación del iris para soluciones autónomas y soluciones web

La tecnología de identificación de iris de VeriEye está diseñada para desarrolladores e integradores de sistemas biométricos. La tecnología incluye muchas soluciones propietarias que permiten el enrolamiento robusto del iris en diversas condiciones y una rápida búsqueda de coincidencias en los modos 1 a 1 y 1 a N.

VeriEye está disponible como un kit de desarrollo de software que permite el desarrollo de soluciones autónomas y de soluciones web sobre las plataformas Microsoft Windows, Linux, Mac OS X, iOS y Android.

Características y capacidades

  • Identificación de iris rápida y precisa, comprobada por NIST IREX.
  • Reconocimiento robusto, incluso con ojos que miran lejos o con párpados entrecerrados.
  • Algoritmo propietario original que resuelve las limitaciones e inconvenientes de los algoritmos existentes con tecnología de última generación.
  • Disponible como SDK multiplataforma que soporta múltiples lenguajes de programación.
  • Los precios son razonables, la concesión de licencias flexible y el soporte al cliente gratuito.

Neurotechnology comenzó la investigación y el desarrollo en el campo de la biometría del iris del ojo en 1994 y presentó el algoritmo de reconocimiento de iris VeriEye en 2008. El algoritmo propietario original resuelve las limitaciones e inconvenientes de los algoritmos existentes con tecnología de última generación. VeriEye implementa segmentación avanzada del iris, enrolamiento y comparación empleando robustos algoritmos de procesamiento digital de imágenes:

  • Detección robusta de iris. Los iris se detectan incluso cuando hay obstrucciones en la imagen, ruido visual y/o diferentes niveles de iluminación. Se eliminan las reflexiones de la iluminación y los párpados o pestañas que generan obstrucciones. También se aceptan imágenes con párpados estrechos o con ojos que están mirando a lo lejos.
  • Detección de entrelazado automático y corrección de resultados para generar la máxima calidad de plantillas de iris disponible desde imágenes iris en movimiento.
  • Los ojos que miran a lo lejos se detectan correctamente sobre imagen, son segmentados y transformados como si estuviera mirando directamente a la cámara (vea Figura 1).
  • Se obtiene una correcta segmentación del iris, incluso bajo las siguientes condiciones:
    • Cuando los círculos perfectos fallan. VeriEye utiliza modelos activos de forma que modelan con mayor precisión los contornos del ojo, dado que los límites del iris no se modelan por círculos perfectos.
    • Cuando los centros de los límites interior y exterior del iris son diferentes (vea Figura 2). El límite interior del iris y su centro están marcados en rojo; el límite exterior del iris y su centro están marcados en verde.
    • Cuando los límites del iris definitivamente no son círculos ni incluso son elipses (ver Figura 3) y sobre todo imágenes con iris que miran a lo lejos.
    • Cuando los límites del iris parecen ser círculos perfectos. La calidad del reconocimiento todavía puede mejorarse si los límites se encuentran con mayor precisión (vea Figura 4). Tenga en cuenta las pequeñas imperfecciones en comparación con contornos circulares blancos perfectos.
  • Confiabilidad. El algoritmo de VeriEye 2.10 muestra un excelente rendimiento cuando es probado en todos los conjuntos de datos disponibles públicamente. Se consiguieron resultados especialmente buenos con la reciente base de datos NIST ICE2005 Exp1 con imágenes de iris de calidad intencionadamente degradada. Vea los resultados de las pruebas para obtener más detalles

Todas las imágenes de iris son tomadas de las bases de datos CASIA Iris Image Database V2.0 y CASIA Iris Image Database V3.0, recolectadas por Chinese Academy of Sciences Institute of Automation (CASIA, Academia China del Instituto de Ciencias para la Automatización) http://www.cbsr.ia.ac.cn/english/IrisDatabases.asp).