В тази статия, се представя ирис опознавателната система която е изпитана. Тестовете бяха изпълнявани за да намерят най-доброто отделяне, така, че лъжливата информация да е намалена и да е в определени норми, и да се осъщесвява опознаване на ириса (чрез биометрични технологии) на биометричният индивид.
Има много параметри в ирис опознавателната система, и опции за оценка на тези параметри, изисквания за да осигурят най-добрата опознавателна норма.
Тези параметри включват: радиалната и ъгловата резолюция, и съответно, които задават броя на точки на данни за кодиране всеки шаблон, и параметрите на филтъра за кодиране на отличителната черта. Параметрите на Филтъра включват, броя на филтрите, базовата дължина на вълната , филтър широчина на полосата от честоти зададени от, и мултипликативния фактор между центъра на дължината на вълната от последващите филтри зададени. Също така изпитани са и броя на изместванията изискани за да зададат фактора за въртящите се несъвместимости между който и да било два ирисови шаблона.
Комплекти бази данни
Китайска академия на науките – Учреждение на автоматизацията. Китайската Академия на Науките – Институтът по Автоматизация (CASIA) база от данни на образи на окото съдържа 756 чернобели снимки на окото с 108 уникални очи или класове от 7 различни образа на всяко уникално око. Образите от всеки клас са заснети на две сесии с едино месечен интервал между сесиите. Образите са били заснети специално за ирисово разпознаване, използващо специализирана цифрова оптика, развито от Националната Лаборатория по Опознаване на образи, Китай. Снимките на окото са главно от лица от Азиатски произход, чийто очи се характеризират от това, че са плътно обагрени, и са с тъмни мигли. Поради специализирани представящи условия се използва инфрачервена светлина, така отличителните черти в ирис регионът са добре видим и има добър контраст между зеницата, ирис и склера регионите. Уникалност на ирис моделите. Първият тест трябва да потвърди уникалността на моделите на ириса. Изпитването на уникалността на ирис модели е важна, като правило за опознаване и разчитане на ирис шаблони на различни очи, и е свързана с пропадане на статистическа независимост довеждаща на до грешно сравнението. Изключителността бе решена чрез сравнение на шаблони произведени от различни очи, и изпитвайки дистрибуцията на Хаминг стойности на разстоянието. Тази дистрибуция е известена като интер-клас дистрибуция.
Според статистическа теория, посредственото Хаминг разстояние за сравнения между итер-клас шаблони на ириса ще бъде 0.5. Това е така защото, ако наистина са независими, битовете във всеки шаблон ще се получават произволно, така има 50% шанса да бъдат възникнали от 0, и 50% шанс възникването да започне от 1. Следователно, половината от битовете ще се съглсувани между два шаблона, и половини не ще съвпаднат, ще доведат до Хаминг разстояние от 0.5. Шаблоните са измесват наляво и надясноо на отчетеното за въртящите се несъвместимости в образа на окото, и най-малкото Хаминг разстояние се взема като действителното Хаминг разстояние. Поради това, посредствененото Хаминг разстоянието за интер-клас сравнения на шаблона ще бъде леко по-малко отколкото 0.5, понеже е най-малкото Хаминг разстояние извън няколко сравнения между сменените шаблони. Като броя на увеличаванията на изместванията, посредственото Хаминг разстояние за интер-клас сравнения ще намалее съответно.
Уникалността бе също така бъде измерена чрез броя на градуси на свобода представени от шаблоните. Това дава мярка на сложността на модели на ириса , и може да се изчисли от приближаване на колекцията на интер-клас Хаминг стойности на разстоянието като биномна дистрибуция.