\section{Iriserkennung}
\label{sec:iris}

Von den vielen physiognomischen Möglichkeiten Menschen zu identifizieren ist
die Erkennung anhand der Regenbogenhaut (Iris) die genaueste, da die Iris die
komplexeste, äußerlich messbare Zufallsstruktur des Körpers ist \cite{arte}.
Jedoch ist ihre Messung nicht ganz so einfach, denn die Iris befindet sich
hinter der Hornhaut des Auges, wird teilweise vom Lid verdeckt und ist zudem
ein kleines Detail des Körpers.

\begin{figure}[ht]
  \centering
  \includegraphics[width=.9\linewidth]{tab76-irises}
  \caption{Verschiedene, sehr unterschiedliche Iriden \cite{tab76}}
  \label{fig:iris_iriden}
\end{figure}

\subsection{Messung}
\label{sec:iris_messung}

Die Iris besteht aus einer Vielzahl von einzelnen Merkmalen, die biometrisch
ausgewertet können. So werden die Corona, Krypten ("`Crypts"'), Fasern, Flecken
("`Freckles"'), Narben, Radiale Furchen ("`Radial Furrows"') und Streifen
unterschieden. Die Farbe hingegen bleibt unberücksichtigt \cite{tab76}.

\subsubsection{Bildaufnahme}
\label{sec:iris_aufnahme}

Die Iris ist ein kleines Objekt mit ungefähr einem Zentimeter Durchmesser.
Aufgrund dessen, dass die Iris vergleichsweise dunkel ist, muss sie zusätzlich
ausgeleuchtet werden, um ein ausreichend detailreiches Bild zu bekommen. Dabei
darf die Beleuchtung aus Gründen des Augenschutzes nicht zu grell sein.

Es gibt zwei Methoden Bilder der Iris aufzunehmen. Die \emph{aktive} Methode
erfordert, dass das Auge weniger als 50~cm von der Kamera entfernt ist --
üblich zwischen 15 und 35~cm. Der \emph{passive} Ansatz erfordert nur, dass der
zu identifizierende Mensch ruhig in einem Abstand von 30 bis 100~cm steht und
in die Kamera blickt. Das aktive System muss also zusätzlichen Aufwand
betreiben, um auf dem aufgenommenene Bildausschnitt das zu analysierende Auge
zu finden. Entgegen der verbreiteten Annahme benutzt man zur Iriserkennung keine
Laser, sondern optische Kameras, daher sind keine Augenschäden zu erwarten.

Beide Ansätze setzen 8-Bit Videokameras\footnote{mit
2\textsuperscript{8} = 256 Graustufen} ein, welche auch verwendet werden können
um auch eine Lebendanalyse durchzuführen. Die Lebendanalyse der Iris beruht
auf der Analyse der \emph{"`Hippus"'}-Bewegung, einer geringfügigen,
periodischen Iriskontraktion die mit 0,5~Herz auftritt.

\begin{figure}[ht]
  \centering
  \includegraphics[height=10cm]{systems-eye}
  \caption{Ein aufgenommenes Auge \cite{wayman}}
  \label{fig:iris_eye}
\end{figure}

Unabhängig von der Aufnahmemethode wird aus einer Sequenz von Videobildern ein
einzelnes Bild ausgewählt, dass weiter analysiert werden kann.

\subsubsection{Irisfindung}
\label{sec:iris_finden}

Unabhängig davon, wie gut das aufgenommene Bild ist, beinhaltet es auch immer
Teile des Gesichtes ebenso wie die Augenlider mit Wimpern die für die Analyse
irrelevant sind. Daher müssen alle unnötigen Teile des Bildes gelöscht werden.
Dazu verwendet man einen Algorithmus, der unter Einbezug verschiedener Faktoren
wie Intensität oder Kontrast bestimmen kann, ob ein Bildpunkt zur Iris gehört
oder nicht. Dieses Verfahren wurde angewendet, um die Iris in
Abbildung~\ref{fig:iris_iris} aus Abbildung~\ref{fig:iris_eye} zu extrahieren.
In dieser Phase kann auch ein als \emph{Machine Vision} bekanntes Verfahren zum
Einsatz kommen, welches Bildteile anhand von ihren Konturen zu erkennen
versucht. Dabei wird im Falle einer Iris die Kontur eines kleinen grob runden
Körpers angegeben, der gegebenfalls oben und unten wegen der Augenlider
abgeflacht ist und innen einen weiteren runden Körper enthält, die Pupille. Das
\emph{Machine Vision}-Verfahren kann nun die auf dem Bild vorhandenen Konturen
suchen und die Iris lokalisieren.

\begin{figure}[ht]
  \centering
  \includegraphics{systems-iris}
  \caption{Die extrahierte Iris \cite{wayman}}
  \label{fig:iris_iris}
\end{figure}

\subsubsection{Identifikation}
\label{sec:iris_ident}

Nachdem die Iris gefunden wurde, ist es nötig die Iris auf eine feste Größe zu
skalieren, da die zu identifizierende Person unterschiedlich weit von der
Kamera entfernt stehen konnte. Danach wird die Anzahl der übereinstimmenden
Bildpunkte zwischen dem aufgenommenen Bild und dem Referenzbild berechnet.
Dies ist der sogenannte \emph{Hammingabstand}, der für ein Paar von Bildern
einen bestimmten Wert besitzt. Je niedriger der Abstand, desto ähnlicher sind
sich die Bilder und desto größer ist die Wahrscheinlichkeit einer
Übereinstimmung.

Für eine effektive Identifizierung bleibt zu entscheiden, auf welchen Wert des
Hammingabstandes die Entscheidungschwelle anzusetzen ist. Je nach Schwelle
kann das System das aufgenommene Bild der Iris mit einem in der Datenbank
hinterlegtem Iris-Template als übereinstimmend erklären oder aber es als
unterschiedlich verwerfen.

\subsection{Einsatzgebiete}
\label{sec:iris_einsatz}

Durch ihre hohe Individualität und ihre geringe Veränderung während des Lebens
ist die Iris ein gerne verwendetes biometrisches Merkmal um die Identität einer
Person zu verifizieren. Das größte biometrische System zur Iriserkennung ist am
Flughafen in Abu~Dhabi installiert \cite{arte}, wo sich jeder Reisende
biometrisch ausmessen lassen muss. Dabei wurden inzwischen schon 850 000
Templates erstellt und in die Datenbank aufgenommen. Durch die dort
durchgeführten Kontrollen konnten schon mehrere tausend illegale Einwanderer
mit gefälschten Pässen an der Einreise gehindert werden.

\subsection{Fälschungen}
\label{sec:iris_forge}

Es wurde schon oft versucht das Iriserkennungsystem in Abu~Dhabi zu umgehen.
Die einfachste Möglichkeit, die Nutzung von Fotografien und Videos wird durch
das Überwachungspersonal und die Lebenderkennung verhindert. Die
Lebenderkennung verhindert auch die Nutzung von speziell bemalten
Kontaktlinsen, die Irismuster tragen.

Jedoch bleibt die Möglichkeit von Manipulationen am Auge selbst. Es ist
möglich, pupillenweitende Augentropfen zu verwenden, um zu versuchen das System
zu verwirren. Das in Abu~Dhabi eingesetzte System konnte so erweitert werden,
dass es geweitete Pupillen erkennt und die Identifizierung verweigert
\cite{arte}. Daraufhin muss die Person etwa zwei bis drei Stunden warten, bis
sich die Pupille wieder normalisiert hat, bevor sie korrekt identifiziert werden
kann.

\subsection{Zukünftige Entwicklung}
\label{sec:iris_zukunft}

Die Iriserkennung ist bisher weit davon entfernt vollständig ausgereizt zu
sein. Das heutzutage verwendete \emph{Stop-and-Stare}-Verfahren ist nur bei
Kooperation der zu identifizierenden Person möglich. Daher konzentriert sich
die weitere Forschung darauf die Iriserkennung schneller zu machen und vor
allem die Entfernung zwischen Auge und Kamera zu vergrößern \cite{arte}. Das
Projekt \emph{Iris on the Move} hat sich zum Ziel gesetzt, Personen zu erkennen
die sich mit 1~Meter pro Sekunde bewegen und 3~Meter von der Kamera entfernt
sind.
