| Summary: | Neste trabalho é proposta e concretizada a criação de uma base de dados com imagens da íris adquiridas e registadas de forma cooperativa em condições controladas de iluminação. A base de dados criada integra imagens da íris adquiridas simultaneamente nas regiões do visível (RGB) e infravermelho próximo (NIR) do espectro electromagnético. São ainda propostos e testados dois métodos de reconhecimento da íris com base na informação contida nos quatro canais RGB e NIR um dos métodos consiste num modelo linear cujos coeficientes foram calculados em função da base de dados criada enquanto que o outro consiste num modelo neuronal treinado com dados da mesma base de dados. Após a segmentação e normalização das imagens das íris procede-se à optimização dos parâmetros de filtros de Gabor a aplicar às regiões visível e infravermelho próximo do espectro, obtendo a informação relativa aos quatro canais: vermelho, verde, azul (Red, Green e Blue - RGB) e ao canal do infravermelho próximo (Near Infrared - NIR). Estes filtros optimizados são usados para a codificação final das imagens segmentadas das íris a cada um dos quatro canais anteriormente referidos, o desempenho da codificação das íris é analisado em cada um destes canais em separado. Por fim, foram criados dois modelos de reconhecimento da íris, um linear e outro utilizando redes neuronais que fundem a informação dos canais do visível RGB, ou em alternativa usam a informação associada aos quatro canais RGB e NIR. Os resultados mostraram que o modelo que tem o melhor desempenho no reconhecimento da íris é o modelo linear em que a informação dos quatro canais RGB e NIR é usada.
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