VeriEye SDK 2025.2

Identificação de íris para soluções autônomas e cliente-servidor

A tecnologia de identificação de íris VeriEye é projetada para desenvolvedores e integradores de sistemas biométricos. A tecnologia inclui diversas soluções proprietárias que permitem um cadastro (enrollment) robusto de íris sob várias condições e uma comparação rápida nos modos 1-para-1 e 1-para-muitos.

Está disponível como um kit de desenvolvimento de software (SDK) que permite o desenvolvimento de soluções autônomas e baseadas em rede nas plataformas Microsoft Windows, Linux, macOS, iOS e Android.

Recursos e Capacidades

• Identificação de íris rápida e precisa, comprovada pelo NIST IREX.
• Reconhecimento robusto, mesmo com olhos desviados (gazing-away) ou pálpebras

  

  estreitadas.

• Algoritmo proprietário original que resolve as limitações e desvantagens dos algoritmos de ponta existentes.
• A detecção de vivacidade da íris pode prevenir fraudes com imagens falsas de íris em fotos ou lentes de contato.
• Disponível como SDK multiplataforma com suporte a múltiplas linguagens de programação.
• Exemplos de programação e tutoriais em C/C++, C#, VB .NET, Java e Python.
• Preços acessíveis, licenciamento flexível

  

  e suporte gratuito ao cliente.

O algoritmo proprietário original resolve as limitações e desvantagens dos algoritmos de ponta existentes. O VeriEye implementa segmentação, cadastro e comparação de íris avançados utilizando algoritmos robustos de processamento digital de imagem:

• Detecção robusta de íris. As íris são detectadas mesmo quando

  

  há obstruções na imagem, ruído visual e/ou diferentes níveis de iluminação. Reflexos de luz e obstruções por pálpebras e cílios são eliminados. Imagens com pálpebras estreitadas ou olhos desviados também são aceitas.

• Detecção e correção automática de entrelaçamento. Resulta na qualidade máxima dos templates de características da íris a partir de imagens em movimento.
• Olhos desviados (Gazing-away). São detectados corretamente nas imagens, segmentados e transformados como se estivessem

  

  olhando diretamente para a câmera (veja a Figura 1).

• Segmentação correta da íris. É obtida mesmo sob estas condições:
  • Círculos perfeitos falham. O VeriEye usa modelos de forma ativa que modelam com mais precisão os contornos do olho, já que os limites da íris não são representados por círculos perfeitos.
  • Os centros dos limites interno e externo da íris são

    

    diferentes (veja a Figura 2). O limite interno da íris e seu centro são marcados em vermelho; o limite externo e seu centro são marcados em verde.

  • Os limites da íris definitivamente não são círculos e nem mesmo elipses (veja a Figura 3), especialmente em imagens de íris desviadas.
  • Os limites da íris parecem ser círculos perfeitos. A qualidade do reconhecimento ainda pode ser melhorada se os limites forem encontrados com mais precisão (veja a Figura 4). Note as pequenas imperfeições quando comparadas aos contornos circulares brancos perfeitos.
  • A íris está parcialmente obstruída pelas pálpebras. As pálpebras superior e inferior são marcadas em vermelho e verde, respectivamente (veja a Figura 5).
• Determinação da qualidade da imagem da íris. A estimativa de qualidade pode ser usada durante o cadastro da íris para garantir que apenas o template de melhor qualidade seja armazenado no banco de dados. O ângulo de rotação (roll angle) pode ser determinado a partir da imagem para decisões sobre a aceitação da imagem para cadastro. Além disso, íris obstruídas por lentes de contato cosméticas (decorativas) contendo imagens artísticas ou alteração de cor podem ser rejeitadas no cadastro.
• Detecção de vivacidade (Liveness). Uma íris capturada pode ser analisada para verificar se é “viva” ou uma falsificação, prevenindo falhas de segurança realizadas colocando uma foto na frente da câmera ou usando lentes de contato com textura de íris falsa.
• Detecção automática da posição da íris. O algoritmo é capaz de separar (distinguir) imagens de íris esquerda e direita.
• O algoritmo VeriEye demonstrou excelente precisão de reconhecimento durante as avaliações do NIST IREX