I denna rapport presenteras den experimentella studien som avslöjar svagare prestanda hos de automatiska irisigenkänningsmetoderna för grå starr-påverkade ögon jämfört med friska ögon. Det finns lite forskning om ämnet, mestadels med knappa databaser som ofta brister i bilder som representerar mer än en sjukdom. Vi byggde vår egen databas och skaffade 1288 ögonbilder av 37 patienter vid medicinska universitetet i Warszawa. Dessa bilder representerar flera vanliga okulära sjukdomar, såsom grå starr, tillsammans med mindre vanliga tillstånd, såsom iris mönster förändringar som härrör från sjukdom eller ögontrauma. Bilder fångades i nära infrarött ljus (används i biometri) och för utvalda fall även i synligt ljus (används vid oftalmologisk diagnos). Eftersom grå starr är en sjukdom som är mest befolkad av prover i databasen, i detta papper fokuserar vi enbart på denna sjukdom. För att bedöma omfattningen av prestandaförsämringen använder vi tre irisigenkänningsmetoder (kommersiella och akademiska lösningar) för att beräkna äkta matchpoäng för friska ögon och de som påverkas av grå starr. Resultaten visar en signifikant försämring av irisigenkänningens tillförlitlighet som manifesteras genom försämring av äkta poäng i alla tre matchers som används i denna studie (12% av äkta poängökning för en akademisk matcher, upp till 175% av äkta poängökning som erhållits för t.ex. kommersiell matcher). Denna ökning av äkta poäng påverkade den slutliga falska non-matchen i två matchers. Så vitt vi vet är detta den enda studie av sådant slag som sysselsätter mer än en irismatchare, och analyserar iris bildsegmenteringen som en potentiell källa till minskad tillförlitlighet.
Trokielewicz m.fl. Ref rapportera sämre prestanda för tre olika iris igenkänningsmetoder när pre-kirurgi, grå starr-påverkade ögon används i systemet i stället för friska.
Cataract influence on iris recognition performance
{'venue': 'Photonics Applications in Astronomy, Communications, Industry, and High-Energy Physics Experiments 2014, 929020 (2014)', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Engineering']}