Вестник Кольского научного центра РАН. 2015, №1.

А.Г. Олейник, А.В. Харитонов пикселей. На рис. 1 и 2 приведены ROC (от англ. receiver operating characteristic) кривые системы идентификации и распределения расстояния Хэмминга для двух алгоритмов выделения зрачка. ROC кривая представляет собой график соотношения между показателями ошибок ложного отказа FRR (от англ. False Rejection Rate) и ошибок ложного допуска FAR (от англ. False Accept Rate), позволяющий оценить качество бинарной классификации. Одним из рассматриваемых алгоритмов был алгоритм, реализующий популярный метод Даугмана [3], вторым - метод, предложенный в данном проекте. На представленных изображениях серая область соответствует идентичным РОГ, а черная - разным. В небольшую светлую область на пересечении серой и черной областей попадают как идентичные, так и разные РОГ. Как видно, уровень ошибки ложного отказа FRR для предложенного метода снизился, значит, повысилась точность выделения радужной оболочки глаза. Достаточно высокое значение FRR (>10 %) связано с особенностью самих обрабатываемых изображений: большая доля глаз на изображениях закрыта ресницами и/или веками, что уменьшает полезную площадь РОГ. 34% 10 % 1% FRR 0 . 1 % 0.011 X \ \ FAF ■Е-5% ■Е-4% ■Е-3% 0.01 % С.■% ■% 10% 100% Распределение HD: серый цвет - идентичные РОГ; черный цвет - различные. Граница Хэмминга = 0.357 Кривая ROC. FAR=10-4, FRR=13.4 %. Среднее время выделения РОГ = 205 мс Рис. 1. Характеристики точности распознавания для системы, использующей алгоритм Даугмана для выделения зрачка 1Э% 10 % 0 . 1 % s \ _с =■: tP - р -W. Г • FAF ЛЧ. Л ' =■: ■=. 1YY 1 1Г« Распределение HD: серый цвет - идентичные РОГ; черный цвет - различные. Граница Хэмминга = 0.364 Кривая ROC. FAR=10-4, FRR=8.38% Среднее время выделения РОГ = 162 мс Рис. 2. Характеристики точности распознавания для системы, использующей предложенный алгоритм выделения зрачка 148 ВЕСТНИК Кольского научного центра РАН 1/2015(20)