Autoren: Bernhard Kuß, Katrin Platzer, Wolfgang Schütz und Sabine Trinkl
Einleitung
Anhand eines Eyescan soll der Zutritt zu einem System gewährt werden. Im Falle einer Erkennung wird der Zutritt mittels einer optischen oder akustischen Meldung für den Benutzer angezeigt. Der Eyescan zählt zu den sichersten biometrischen Verfahren, die es derzeit gibt.
Projektaufbau
Für den Projektaufbau benötigen wir eine Kopfhalterung zur Fixierung des Kopfes, um Bewegungs-artefakten vorzubeugen, ein Stativ mit Linsensystem zur Vergrößerung und Fokussierung und eine Kamera zur Aufnahme des Bildes. Zur softwaremäßigen Realisierung des Projektes verwenden wir IMAQ Vision Builder und LabVIEW der Firma National Instruments.
Anforderungen
Das System soll sowohl im Leerlaufmodus (arbeitet immer, dh. die Erkennung ist ständig betriebsbereit), als auch im Scanmodus (eigentlicher Abtastvorgang, beginnt dann, wenn der Leerlaufmodus durch Änderung des Hintergrunds von mehr als 80% unterbrochen wird) arbeiten. Im Leerlaufbetrieb arbeitet der Eyescan immer mit demselben Hintergrund, wie z.B. eine weiße Wand nach Messanordnung im Labor.
Das System soll autonom arbeiten, das heißt der Benutzer positioniert sich vor dem Bild-er-kennungs-system. Die Bilderkennung startet ohne weitere Maßnahmen des Benutzers. Ein menschliches Auge soll von einem Bild von einem Auge unterschieden werden können. Des weiteren soll gewährleistet sein, dass das System vom Auge verschiedene Objekte nicht beachtet und eine Fehlermeldung ausgibt.
Das gewünschte Ergebnis wird durch Kontaktlinsen, Brillenträger, anatomische Veränderungen, Augenkrankheiten (z.B. Narben, Wucherungen, Trübung der Linse...), Bewegungsartefakte und Distanz negativ beeinflusst.
Abb.1: Sequenz aus dem LabVIEW-Programm
Funktionsweise des Projektes „Eyescan“
1. Initialisierung der Kamera und Erkennung des Objektes
2. Laden des vordefinierten Templates
3. Entziehen des Luminance Layers des Referenzbildes
4. Beschneiden und Übereinanderlegen der Bilder
5. Suche nach übereinstimmenden Bereich beider Bilder unter Einstellung von Treffermodus und Genauigkeit
6. Gegenseitige Subtraktion der Bilder (Beispiel siehe Abb. 2)
7. Erstellung eines Histogramms der beiden Differenzbilder
8. Addition der Mittelwerte - Summe der Mittelwerte ist umso höher, desto größer die Differenz
9. Unterschreiten des voreingestellten Schwellwerts: Zutritt gewährt (Abb. 3)
10. Ansonsten: Fehlermeldung
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| Abb.2: Differenzbild | Abb.3: Ausgabe |
Kontakte: Fachhochschule TECHNIKUM Kärnten, Studiengang Medizinische Informationstechnik, Primoschgasse 8, A-9020 Klagenfurt, Tel.: +43 463 90500-0, www.fh-kaernten.at
Autoren: Bernhard Kuß: 0099kube@edu.fh-kaernten.ac.at, Katrin Platzer: 0099plka@edu.fh-kaernten.ac.at, Wolfgang Schütz: 0099scwo@edu.fh-kaernten.ac.at, Sabine Trinkl: 0099trsa@edu.fh-kaernten.ac.at
