Abstract-En metod för snabbt visuellt erkännande av personlig identitet beskrivs, baserat på misslyckandet med ett statistiskt oberoendetest. Den mest unika fenotypiska egenskapen som syns i en persons ansikte är den detaljerade strukturen på varje ögas iris: En uppskattning av dess statistiska komplexitet i ett urval av den mänskliga befolkningen avslöjar variation som motsvarar flera hundra oberoende grader av frihet. Morphogenetic randomness i texturen uttryckt fenotypiskt i iris trabecular meshwork ser till att ett test av statistisk självständighet på två kodade mönster från olika ögon passerar nästan säkert, medan samma test misslyckas nästan säkert när de jämförda koderna kommer från samma öga. Den synliga strukturen hos en persons iris i en videobild i realtid är kodad i en kompakt sekvens av flerskalig kvadratur 2-D Gabor wavelet koefficienter, vars mest betydande bitar består av en 256 byte "iris kod." Statistisk beslutsteori genererar identifieringsbeslut från exklusiva-OR-jämförelser av fullständiga iriskoder med en hastighet på 4 000 per sekund, inklusive beräkning av beslutskonfidensnivåer. De fördelningar som observerats empiriskt i sådana jämförelser innebär en teoretisk "cross-over" felfrekvens på en på 131000 när ett beslutskriterium antas som skulle utjämna falska acceptera och falska avvisa felfrekvenser. I det typiska erkännande fallet, med tanke på den genomsnittliga observerade graden av iris kodavtal, beslut konfidensnivåer motsvarar formellt ett villkorligt falskt acceptera sannolikheten för en i ca 10 31.
Daugmans system REF baseras på en metod för irisdetektion.
High confidence visual recognition of persons by a test of statistical independence
{'venue': 'IEEE Trans. Pattern Anal. Mach. Intell.', 'journal': 'IEEE Trans. Pattern Anal. Mach. Intell.', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}