Identificación biométrica de personas a partir de imágenes de la estructura vascular de los dedos usando procesamiento digital de imágenes
Este documento describe el proceso para realizar la identificación biométrica de una persona a partir de imágenes de la estructura} vascular de los dedos utilizando procesamiento digital de imágenes e inteligencia computacional. Se explica el preprocesamiento de la imagen que consiste en una serie d...
- Autores:
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Tijaro Aguilar, Laura Alejandra
Rincón Aldana, Edwin Esdiver
- Tipo de recurso:
- Trabajo de grado de pregrado
- Fecha de publicación:
- 2023
- Institución:
- Universidad Distrital Francisco José de Caldas
- Repositorio:
- RIUD: repositorio U. Distrital
- Idioma:
- spa
- OAI Identifier:
- oai:repository.udistrital.edu.co:11349/33145
- Acceso en línea:
- http://hdl.handle.net/11349/33145
- Palabra clave:
- Identificación biométrica
Procesamiento digital de imágenes
Red neuronal convolucional
Descomposición de wavelet
Supresión de no máximos
Estructura vascular
Ingeniería Electrónica -- Tesis y disertaciones académicas
Biometría
Identificación vascular
Procesamiento digital de imágenes
Biometric identification
Digital image processing
Convolutional neural network
Wavelet decomposition
Non-maximum suppression
Vascular Structure
- Rights
- License
- Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internacional
Summary: | Este documento describe el proceso para realizar la identificación biométrica de una persona a partir de imágenes de la estructura} vascular de los dedos utilizando procesamiento digital de imágenes e inteligencia computacional. Se explica el preprocesamiento de la imagen que consiste en una serie de pasos para obtener la región de interés, incluyendo la detección de bordes con el algoritmo de Canny, dilatación de la imagen, rellenado de la imagen y eliminación de píxeles espurios con operadores lógicos XOR y AND, y cierre de la imagen. Además, se describen dos técnicas para mejorar la calidad de la imagen preprocesada: el uso de un filtro Gaussiano para eliminar líneas de ruido y el uso del histograma de ecualización adaptativo limitado en contraste para mejorar el contraste de la imagen. Para el emparejamiento de las imágenes con las personas se utiliza una red neuronal convolucional. Se realiza una limitación del contraste para resaltar el patrón vascular en las imágenes y se aplica un algoritmo de supresión de no máximos para encontrar los píxeles con la mayor intensidad en la imagen. Luego, se descompone la imagen hasta el quinto nivel de wavelet para extraer más características y se utiliza la reconstrucción para comparar qué imágenes se pueden usar para el entrenamiento y validación de la red neuronal convolucional. Se determina que los mejores resultados se obtienen al utilizar las imágenes de aproximación del tercer nivel de descomposición. La precisión del método alcanza el 79.86%. Este enfoque puede ser útil en aplicaciones de seguridad y control de acceso biométrico. |
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