Using earlobe biometrics for personal recognition - Android application

Niniejsza praca dotyczy implementacji systemów identyfikujących na podstawiebiometrii fizjologicznej użytkownika. Jako przedmiot badań obrana została małżowi-na uszna i jej unikalne własności biometryczne. Część teoretyczna zawiera krótki opisbiometrycznych cech ucha, objaśnia metody przetwarzania obrazu użyte w praktycz-nej implementacji algorytmu obróbki zdjęcia, oraz wyjaśnia działanie wykorzystanegodetektora uszu.W wyniku pracy nad tematem powstała aplikacja "EarRecognition" na system An-droid, służąca do identyfikacji użytkownika na podstawie krawędzi małżowiny usznej.Głównym narzędziem do obróbki obrazu użytym w kodzie jest biblioteka OpenCV.Aparat fotograficzny dostępny w aplikacji w czasie rzeczywistym potwierdza obecnośćucha w obszarze rejestrowania. Załadowanie wcześniej zapisanego zdjęcia skutkuje ob-liczeniem dla niego wektora charakterystycznego. Identyfikacja użytkownika polega naporównaniu wcześniej obliczonego wektora charakterystycznego z wektorem obliczo-nym na podstawie nowego zdjęcia.

Approach presented in this document is about ear recognition systems based on human ear biometrics. Pinna was chosen as a field of this study and its unique biometric features. Thereotical part contains short description about ear biometrics, it explains methods of image processing used in practical implementation of image processing algorithm. It also describes how ear detector works. As a result of this survey we created Android application named "EarRecognition". The application is used for identifying a person on the base on his ear characteristics. The main tool used in our application is OpenCV - Open Source Computer Vision Library. Our program is able to detect ear and track it in real time on phone camera. When the image containing ear is loaded, the eigen vector is created. Next we are comparing new eigen vector with existing vectors in our database, to check if we found a match.