un arido baka

Biometrica:huellas dactilares

Reconocimiento de huellas
dactilares
N.K. Ratha, K. Karu, S. Chen, A.K. Jain, (1996) A real-time matching system for large fingerprint
databases, IEEE TPAMI 18(8) 799
A.K. Jain, L. Hong, R. Bolle (1997) On-line fingerprint verification, IEEE TPAMI 19(4) 302
L. Hong, A. Jain (1998) Integrating faces and fingerprints for personal identification IEEE TPAMI20(12) 1295

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Emparejamiento de huellas
dactilares
• Usos:
– Law enforcement
– Control de acceso para instalaciones seguras

• Ventajas
– La huella es única
– Las características que se usan para la
identificación permanecen invariantes con la
edad
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• Existen métodos manuales estandarizados para la búsqueda
dehuellas dactilares en colecciones de forma manual
• El método automátizado de búsqueda precisa de una
representación (cjto de características) que posea las
propiedades:
– Retiene el poder discriminante de cada fingerprint a distintos
niveles de resolución
– Facilmente computable
– Permite algoritmos automáticos de emparejamiento
– Estable e invariante a ruido
– Representación compacta yeficiente

• Las crestas y los valles son las características primarias.
Las anomalías en el flujo de las crestas y valles
(bifurcaciones, final, cruces, crestas cortas, etc) son las
minutiae

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Lascaracterísticas de interés para clasificación automática
se reducen a dos: final y bifurcación.

Características
complejas se pueden
caracterizar como
combinaciones de las
caract. Simples.
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La minutia se caracteriza por
su posición (x,y) y ángulo

El emparejamiento se convierte en un
problema de emparejamiento de conjuntos
de puntos, que sonproblemas de
emparejamiento de grafos o subgrafos.

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Características de alto nivel
• Clases de huellas:
– Arch, tented arch, left loop, rigut loop and
whorl

• Densidad de las crestas: nº por unidad de
distancia.
– Usualmente entre los puntos de interés: core y
delta.
• Core: punto interno más elevado de la cresta más
interna al bucle
• Delta: puntos contres crestas irradiando

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Calculo de las orientaciones
• Pasos (método de Rao):
– Calcular las magnitudes de los gradientes
Gx(i,j) y Gy(i,j).
– Obtiene la dirección dominante en bloques
16x16

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La clasificación en clases
primitivas se hace sobre los
vectores de orientación en
una imagen 64x64. Se
calculanlas direcciones, se
suavizan (hasta que se
obtiene un resultado), se
encuentran los puntos
singulares y se detectan los
puntos core y delta. De
acuerdo con ellos se
clasifica la huella.

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El índice de Pincaré se calcula sumando todos los cambios de
en el ángulo de la dirección a lo largo de una curva cerrada en
torno al punto que se examina.
Laclasificación de los puntos se hace en base al índice de
Poincaré.

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La discriminación de las clases se hace estudiando las lineas que conectan los
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core y deltas y su relación con el campo de orientaciones local

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Problemas de ruido
• El método de captura de la huella produce
– Areas con demasiada tinta: manchones
–Rupturas en las crestas producidas por falta de
tinta.
– Variaciones de posición debidas a los cambios
de presión.

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Pasos de extracción de minutiae
• Preproceso y segmentación
–
–
–
–

Cálculo del campo de orientación
Separación de fondo y objeto
Segmentación de crestas
Suavización direccional de las crestas

• Adelgazamiento morfológico...