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   <ow:Publication rdf:about="oai:digibug.ugr.es:10481/40251">
      <dc:title>Reconocimiento de iris basado en fusión de información para condiciones no ideales</dc:title>
      <dc:creator>Álvarez Betancourt, Yuniol</dc:creator>
      <dc:contributor>García Silvente, Miguel</dc:contributor>
      <dc:contributor>Universidad de Granada. Departamento de Ciencias de la Computación e Inteligencia Artificial</dc:contributor>
      <dc:subject>Inteligencia artificial</dc:subject>
      <dc:subject>Tecnología de la información</dc:subject>
      <dc:subject>Reconocimiento óptico (Informática)</dc:subject>
      <dc:subject>Biometría</dc:subject>
      <dc:subject>Iris (Anatomía)</dc:subject>
      <dc:subject>Ojos</dc:subject>
      <dc:subject>Producción científica</dc:subject>
      <dc:description>En el presente trabajo de investigación se presenta un método robusto y eficiente de reconocimiento de iris para desempeñarse en condiciones no ideales. Entre las principales ventajas de utilizar el método propuesto podemos mencionar: no requiere una segmentación muy precisa del iris, no requiere que se normalice la región del iris como en los métodos tradicionales (esto permite evitarnos un coste computacional adicional y el problema de aliasing), es robusto ante oclusiones provocadas por pestañas y párpados. Además, se presenta una revisión profunda del campo del reconocimiento de iris utilizando méetodos bibliométricos. Con esta revisión profunda se logran identificar importantes elementos tales como: conceptos básicos, evoluciónn temporal de la producción científica, autores líderes, artículos más citados, congresos significativos, revistas signifícativas, temas de investigación más relevantes, empresas relevantes, patentes relevantes, entre otros elementos de interés para los investigadores que se inician en este interesante campo de investigación. También se hacen importantes contribuciones en las temáticas de segmentación y extracción de características en imágenes de iris. Según el análisis bibliométrico desarrollado estas temáticas son las más estudiadas pero que a un requieren de especiales aportes para condiciones no ideales. En cuanto a la segmentación del iris se proponen dos variantes: la primera no incluye segmentación de párpados (esta es la variante que se utiliza en el método propuesto de reconocimiento de iris) y la segunda incluye segmentación de párpados (es adecuada para otros m etodos de reconocimiento de iris del estado del arte que requieren segmentación más precisa del iris).</dc:description>
      <dc:date>2016-03-09T13:04:04Z</dc:date>
      <dc:date>2016-03-09T13:04:04Z</dc:date>
      <dc:date>2016</dc:date>
      <dc:date>2015-05-21</dc:date>
      <dc:type>info:eu-repo/semantics/doctoralThesis</dc:type>
      <dc:identifier>Álvarez Betancourt, Y. Reconocimiento de iris basado en fusión de información para condiciones no ideales. Granada: Universidad de Granada, 2016. [http://hdl.handle.net/10481/40251]</dc:identifier>
      <dc:identifier>9788491251286</dc:identifier>
      <dc:identifier>http://hdl.handle.net/10481/40251</dc:identifier>
      <dc:language>spa</dc:language>
      <dc:rights>http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/</dc:rights>
      <dc:rights>info:eu-repo/semantics/openAccess</dc:rights>
      <dc:rights>Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 License</dc:rights>
      <dc:publisher>Universidad de Granada</dc:publisher>
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