SciELO - Scientific Electronic Library Online

 
vol.13 issue2Stereoscopic Visualization across two Parallel WallsA Machine-Vision System to Detect Unusual Activities Online at Vehicular Intersections author indexsubject indexsearch form
Home Pagealphabetic serial listing  

Services on Demand

Journal

Article

Indicators

Related links

  • Have no similar articlesSimilars in SciELO

Share


Computación y Sistemas

On-line version ISSN 2007-9737Print version ISSN 1405-5546

Comp. y Sist. vol.13 n.2 Ciudad de México Oct./Dec. 2009

 

Artículos

 

Detección Estable de los Bordes de la Oreja en Imágenes 2D

 

Stable Ear Border Recognition in 2D Images

 

Alejandro Flores Méndez y Ana Antígona Méndez Cuanalo

 

LIDETEA, Universidad La Salle. aflores@ci.ulsa.mx, fierro.mendez@hotmail.com

 

Artículo recibido en Octubre 22, 2007
Aceptado en Agosto 18, 2008

 

Resumen

En este reporte se presenta un nuevo método para la detección estable de los bordes principales de la oreja a partir de imágenes en colores RGB. El primer paso segmenta la imagen para eliminar el cabello y cualquier rasgo que no fuera piel, esto a partir de los datos obtenidos después de transformar la imagen RGB a HSV. La imagen RGB es convertida en otra en tonos de gris y de ésta se elimina la información de aquellos pixeles que no hubieran sido seleccionados como piel. Sobre esta imagen se emplea una serie de técnicas para mejorar la detección de bordes asociados a los principales rasgos de la oreja, entre los que destacan los filtros morfológicos. Cabe señalar que el sistema tuvo un buen comportamiento aún en presencia de ruido, diferentes condiciones de iluminación para las imágenes capturadas, diversos colores de piel de las personas, etc. Este trabajo es un primer paso para la identificación y reconocimiento de personas a partir de los bordes de la oreja.

Palabras Clave: procesamiento de imágenes, reconocimiento de bordes, oreja.

 

Abstract

This paper contains a novel method for the stable border recognition of the main features of the ear for RGB images. For the recognition, we first do the segmentation of the image in order to eliminate the hair and any feature other than skin through the data contained in the HSV transformation. The RGB image is converted to a grayscale one, and from it the information of the pixels not related to skin is discarded. Then a series of techniques, mainly morphological filters, are used to enhance the border detection associated to the main features of the ear. The proposed system achieved good performance even in the presence of noise, different light conditions, skin colors, etc. This proposal has been thought as a first step toward human identification and recognition through ears borders.

Keywords: image processing, border recognition, ear.

 

DESCARGAR ARTÍCULO EN FORMATO PDF

 

Referencias

1. Abbas, A., and G. Rutty. "The Role of the Human Ear in the process of Forensic Identification." BMedSci Thesis. Universidad de Leicester. División de Patología Forense, Departamento de Patología, May 2003.        [ Links ]

2. Alvarez, L., E. González, and L. Mazorra. "Fitting ear contour using an ovoid model." Departamento de Informática y Sistemas. Universidad de Las Palmas de Gran Canaria, May 27, 2005.        [ Links ]

3. Burge, M., and W. Burger. "Ear Recognition." Biometrics: Personal Identification in Networked Society. Edited by R. Bolle and S. Pankanti. Kluwer Academic Publishing, 1999. 273–286.        [ Links ]

4. Canny, J. "A Computational Approach to Edge Detection." IEEE Trans. on PAMI, 1986: 679–698.        [ Links ]

5. Chang, K., K. Bowyer, and P. Flynn. "Face recognition using 2D and 3D facial data." Workshop on Multimodal user Authentication. 2003. 25–32.        [ Links ]

6. Chang, K., K. W. Bowyer, S. Sarkar, and V. Barnabas. "Comparison and Combination of Ear and Face Images in Appearance–Based Biometrics." IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, September 2003: 1160–1165.        [ Links ]

7. Chen, H., and B. Bhanu. "Contour Matching for 3D Ear Recognition." In Seventh IEEE Workshops on Application of Computer Vision, 2005: 123–128.        [ Links ]

8. —. "Human Ear Recognition in 3D." IEEE Trans. on PAMI, April 2007: 738–742.        [ Links ]

9. Curiel López de Arcuate, A. M., and J. Granell Navarro. "La huella de oreja como método de identificación." Acta Otorrinolaringol Esp 57 (2006): 329–332.        [ Links ]

10. Flores–Méndez, A. "Visión por Computadora. Apuntes de Maestría en Ciencias, Área Cibernética. ULSA." Mexico, D.F., 2007.        [ Links ]

11. Gonzalez, Rafael, and Richard Woods. Digital Image Processing. 3. New Jersey: Pearson Prentice Hall, 2008.        [ Links ]

12. Hurley, David J., Mark S. Nixon, and John N. Carter. "Force field feature extraction for ear biometrics." Computer Vision and Image Understanding. Department of Electronics and Computer Science, University of Southampton, November 10, 2004.        [ Links ]

13. Jain, A. K., A. Ross, and S. Pankanti. "Biometrics: A Tool for Information Security." IEEE Trans. on Information Forensics and Security, June 2006: 125–143.        [ Links ]

14. Kong, T.Y., and A. Rosenferg . Topological Algorithms for Digital Image Processing. Elsevier, 1996.        [ Links ]

15. Nixon, M., and A. Aguado. Feature Extraction and Image Processing. 2. Academic Press, 2008.        [ Links ]

16. Ortiz–Zamora, F., and F. Torres–Medina. "Procesamiento morfológico de imágenes en color. Aplicación a la reconstrucción geodésica." Universidad de Alicante. Departamento de física, Ingenieria de sistemas y Teoría de la señal, May 2002.        [ Links ]

17. Ratha, N., A. Senior, and R. Bolle. "Automated Biometrics." Proceedings of International Conference on Advances in Pattern Recognition. Río de Janeiro, Brasil, March 2001.        [ Links ]

18. Ray Smith, Alvy. "Color gamut transform pairs." ACM SIGGRAPH Computer Graphics, August 1978: 12–19.        [ Links ]

19. Sossa Azuela, H. Rasgos descriptores para el reconocimiento de objetos. México: Ciencia de la Computación. CIC, IPN, 2006.        [ Links ]

20. Sucar, Luis Enrique. "Visión Computacional Apuntes Dr. Luis Enrique Sucar." Cuernavaca, Edo. Mexico: Departamento de Computación. ITESM, July 2007.        [ Links ]

21. Vizcaya, P., and L. Gerhardt. "A Nonlinear Orientation Model for Global Description of Fingerprints." Pattern Recognition, 1996: 1221–1231.        [ Links ]

22. Wayman, J., A. Jain, D. Maltoni, and D. Maio. Biometrics Systems: Technology, Design and Performance Evaluation. Springer, 2005.        [ Links ]

23. Yan, P., and K.W. Bowyer. "An automatic 3D Ear Recognition System." Proc. Third Int'l Symp. 3D Data Processing, Visualization, and Transmission. 2006. 213–218.        [ Links ]

24. Yan, P., and K.W. Bowyer. "Ear Biometrics using 2D and 3D images." In Advance 3D Imaging for Safety and Security 3 (June 2005): 121–121.        [ Links ]

25. —. "Empirical Evaluation of Advanced Ear Biometrics." Proc. IEEE Conf. Computer Vision and Pattern Recognition Workshop Empirical Evaluation Methods in Computer Vision. June 2005. 41 – 41.        [ Links ]

26. —. "Biometric Recognition Using 3D Ear Shape." IEEE Trans. on PAMI, August 2007: 1297–1308.        [ Links ]

27. —. "Multi–Biometrics 2D and 3D ear recognition." LNCS: In Audio– and Video–based Biometric Person Authentication. 2005. 503–512.        [ Links ]

Creative Commons License All the contents of this journal, except where otherwise noted, is licensed under a Creative Commons Attribution License