3. Основной алгоритм распознавания.
На первом этапе ищут примерную область локализации радужки, для этого часто начинают с определения центра зрачка. Зрачок обычно является наиболее темным элементом снимка и обладает круглой, поэтому локализация зрачка на снимке не вызывает больших проблем. После нахождения центра зрачка уточняется его граница, затем локализуют внешнюю границу радужки. В некоторых системах так же локализуют веки, для того чтобы они случайно не попали в область параметризации. В результате локализации радужки получается кольцо внешние и внутренние края, которого ограничивают радужную оболочку. Затем полученное кольцо разворачивают в прямоугольную область фиксированного размера, эта процедура называется нормализацией. После нормализации проводят процедуру параметризации изображения с помощью специального фильтра, либо набора фильтров, после чего параметризованное изображение квантуют таким способом, что на выходе получается бинарный код.
Исходя из вышесказанного, основной алгоритм распознавания делится на три этапа:
Локализация радужки;
Нормализация локализованной радужки;
Параметризация нормализованного изображения и выделение бинарного кода.
4. Основные методы, реализующие алгоритм.
В настоящее время существует множество методов реализующих данный алгоритм. Для краткости приведем методы, используемые в программе «Iris Recognition System»
Для поиска центра зрачка используют модифицированное преобразование Хафа. Идея преобразования Хафа состоит в поиске кривых, которые проходят через достаточное количество точек интереса. Рассмотрим семейство кривых на плоскости, заданное параметрическим уравнением:
где
– некоторая функция,
–
параметры семейства кривых, 
– координаты на плоскости. Параметры
семейства кривых образуют фазовое
пространство, каждая точка которого
(конкретные значения параметров 
)
соответствует некоторой кривой. Ввиду
дискретности машинного представления
и входных данных (изображения), требуется
перевести непрерывное фазовое пространство
в дискретное. Для этого в фазовом
пространстве вводится сетка, разбивающая
его на ячейки, каждая из которых
соответствует набору кривых с близкими
значениями параметров. Каждой ячейке
фазового пространства можно поставить
в соответствие число (счетчик), указывающее
количество точек интереса на изображении,
принадлежащих хотя бы одной из кривых,
соответствующих данной ячейке. Анализ
счетчиков ячеек позволяет найти на
изображении кривые, на которых лежит
наибольшее количество точек интереса.
Геометрическое место точек окружности можно представить в виде формулы:
где
–
координаты центра окружности, а 
– ее радиус.
т.е. формула, задающая семейство окружностей, имеет вид:
Как видно из формулы пространство параметров имеет три измерения. Вычислительная сложность в таком случае будет слишком большой. Для уменьшения размерности пространства параметров, воспользуемся градиентом яркости изображения. Зная проекции градиента на ось X и Y, мы сможем найти направление градиента в каждой точке изображения. Для окружности градиент будет направлен по нормали к касательной в каждой точке. Используя это свойство можно исключить из пространства параметров радиус окружности, оставляя только ее центр. Координаты точек окружности можно выразить по формулам:
Выразим синус и косинус по формулам:
Выразим параметры через координаты, в итоге получим:
и
обычно
использует фильтры с масками Собеля и
фильтр Гаусса с шириной сигма (1-5 пикселов)