Diseño de un sistema biométrico para el reconocimiento de huellas dactilares
La biometría está adquiriendo una gran importancia en el tema de la seguridad, ya que son procesos tecnológicos de difícil filtración, y utilizan la particularidad de las características biológicas, que son únicas para cada individuo. De igual manera, se han venido implementando diferentes técnicas...
- Autores:
-
Mantilla Blanco, Julián David
- Tipo de recurso:
- Trabajo de grado de pregrado
- Fecha de publicación:
- 2016
- Institución:
- Universidad Autónoma de Bucaramanga - UNAB
- Repositorio:
- Repositorio UNAB
- Idioma:
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- Acceso en línea:
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La biometría está adquiriendo una gran importancia en el tema de la seguridad, ya que son procesos tecnológicos de difícil filtración, y utilizan la particularidad de las características biológicas, que son únicas para cada individuo. De igual manera, se han venido implementando diferentes técnicas de visión artificial que permiten mejorar la precisión de estos sistemas. Este trabajo de investigación, desarrolla un algoritmo de procesamiento de una huella dactilar, a partir de técnicas encontradas en la literatura como el filtro Gabor, para posteriormente ser usado en un sistema embebido. |
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Mantilla Blanco, Julián David (2017). Diseño de un sistema biométrico para el reconocimiento de huellas dactilares. Bucaramanga (Colombia) : Universidad Autónoma de Bucaramanga UNAB [1]G. Gabriela, «Extracción de características y comparación de una huella digital,» Escuela Superior politécnica del litoral, Guayaquil, Ecuador, 2009. [2]J. A. A. Molano, Verificacíon de correspondencia en huellas dactilares aplicando técnicas de procesamiento y análisis digital de imagénes para la disminucíon del tiempo de cotejo, Popayán, Cauca: Universidad del Cauca, facultad de Ciencias Naturales, Exactas y de la Educacíon. , 2010 [3]D. Persona, «2fa.com,» [En línea]. Available: http://2fa.com/wp-content/uploads/Datasheets/UareU_4500Reader20100416.pdf. [Último acceso: 14 10 2016]. [4]B. U. Miñarro, «Sistemas Embebidos,» 2006. [En línea]. Available: http://ocw.um.es/ingenierias/sistemas-embebidos/material-de-clase-1/ssee-t01.pdf. [Último acceso: 6 Septiembre 2016]. [5]T. Klosowski, «El rendimiento de la Raspberry Pi 3, comparado conrtra los modelos anteriores,» 3 marzo 2016. [En línea]. Available: http://es.gizmodo.com/el-rendimiento-de-la-raspberry-pi-3-comparado-contra-l-1762657409. [Último acceso: 14 Octubre 2015]. [6]A. Kopytov, «Sysbench,» Gizmodo, 2016. [En línea]. Available: https://github.com/akopytov/sysbench. [Último acceso: 29 11 2016 [7]Python, «What is Pyton? Executive Summary,» Pyton, 2016. [En línea]. Available: https://www.python.org/doc/essays/blurb/. [Último acceso: 29 Octubre 2016]. [8]OpenCv, «Open Source Computer Vision,» 2016. [En línea]. Available: http://opencv.org/. [Último acceso: 26 Julio 2016]. [9]SQlite, «About SQLite,» [En línea]. Available: https://sqlite.org/fileformat2.html. [Último acceso: 21 Julio 2017]. [10]K. M. M, «Comparison of fingerprint enhancement techniques through Mean Square Error and Peak-Signal to Noise Ratio,» International Journal on Computer Science and Engineering , vol. 3, nº 1, 2011. [11]R. Thai, «Fingerprint Image Enhancement and Minutiae Extraction,» The university of Western Australia , Stirling Hwy, Australia, 2003 [12]M. Kaas, «Analyzing Oriented Patterns,» Schlumberger Palo Alto Research , Palo Alto, 20 [13] S. N. Prasad, «Gabor filter visualization,» Maryland, 2010. [14]J. J. Esqueda, Fundamientos de procesamiento de imagenes, Baja California: Universidad Autonoma de Baja California, 2005 [15]NTNU, «Hit-or-miss transform,» [En línea]. Available: http://www.cs.tau.ac.il/~turkel/notes/hit-or-miss.pdf. [Último acceso: 8 Febrero 2016]. [16]Z. G.-R. Hall, «Parallel Thinning with two-subiterations algorithms,» Image Proccessing and computer vision, vol. 32, p. 359, 1989. [17]Griaule, «Minutae Based Matching,» Griaule Biometrics , 2014. [En línea]. Available: http://www.griaulebiometrics.com/en-us/book/understanding-biometrics/types/matching/minutiae . [Último acceso: 04 Octubre 2015]. |
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González Acevedo, Hernando490b15a6-3d80-4525-a9a0-44e34b8f0937-1Mantilla Blanco, Julián Davidd20e7db9-0fbd-4363-a491-fe226bf9c8d0-1González Acevedo, Hernando [0000544655]González Acevedo, Hernando [V8tga0cAAAAJ&hl=es]González Acevedo, Hernando [0000-0001-6242-3939]González Acevedo, Hernando [55821231500]González Acevedo, Hernando [Hernando_Gonzalez3]Grupo de Investigación Control y Mecatrónica - GICYMGrupo de Investigaciones Clínicas2020-06-26T19:45:24Z2020-06-26T19:45:24Z2016-12-05http://hdl.handle.net/20.500.12749/1605instname:Universidad Autónoma de Bucaramanga - UNABreponame:Repositorio Institucional UNABLa biometría está adquiriendo una gran importancia en el tema de la seguridad, ya que son procesos tecnológicos de difícil filtración, y utilizan la particularidad de las características biológicas, que son únicas para cada individuo. De igual manera, se han venido implementando diferentes técnicas de visión artificial que permiten mejorar la precisión de estos sistemas. Este trabajo de investigación, desarrolla un algoritmo de procesamiento de una huella dactilar, a partir de técnicas encontradas en la literatura como el filtro Gabor, para posteriormente ser usado en un sistema embebido.1. OBJETIVOS ............................................................................................... 12 1.1. OBJETIVO GENERAL ......................................................................... 12 1.2. OBJETIVOS ESPECÍFICOS ................................................................ 12 2. SISTEMA BIOMÉTRICO ............................................................................ 13 2.1. HUELLA DACTILAR ............................................................................ 14 2.1.1. CARACTERÍSTICAS FUNDAMENTALES .................................... 14 2.2. MINUCIAS ........................................................................................... 15 2.3. SISTEMA DE ADQUISICIÓN ............................................................... 16 2.4. SISTEMA EMBEBIDO ......................................................................... 17 2.4.1. PHYTON ....................................................................................... 20 2.4.2. OPEN CV ...................................................................................... 21 2.4.3. QT CREATOR ............................................................................... 21 2.4.4. SQL ............................................................................................... 22 3. PROCESAMIENTO DE LA HUELLA DIGITAL ........................................... 24 3.1. PREPOCESAMIENTO ......................................................................... 25 3.1.1. NORMALIZACIÓN ......................................................................... 30 3.1.2. SEGMENTACIÓN ......................................................................... 31 3.1.3. ESTIMACIÓN DE LA ORIENTACIÓN Y LA FRECUENCIA .......... 33 3.1.4. FILTRO GABOR ............................................................................ 38 3.1.5. BINARIZACIÓN ............................................................................. 41 3.1.6. PRUEBAS ..................................................................................... 42 3.2. ADELGAZAMIENTO Y DETECTOR DE MINUCIAS............................ 45 3.2.1. ADELGAZAMIENTO ..................................................................... 46 3.2.2. DETECTOR DE MINUCIAS .......................................................... 48 3.3. COMPARACIÓN .................................................................................. 49 4. IMPLEMENTACIÓN DEL SISTEMA BIOMÉTRICO ................................ 53 4.1. INTERFAZ GRAFICA ........................................................................... 54 4.2. VALIDACIÓN DEL SISTEMA ............................................................... 58 5. CONCLUSIONES ....................................................................................... 68PregradoBiometrics is acquiring importance in security systems because they are difficult to hack, for it uses the particularity of the biological characteristics of everyone, which are unique to each one. Similarly, they have been implementing various techniques of computer vision to improve the accuracy of these systems. This research develops a processing algorithm of a fingerprint, from the latest techniques applied in the literature, such as the Gabor filter, later to be used in an embedded system.Modalidad Presencialapplication/pdfspahttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/2.5/co/Abierto (Texto Completo)info:eu-repo/semantics/openAccesshttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2Atribución-NoComercial-SinDerivadas 2.5 ColombiaDiseño de un sistema biométrico para el reconocimiento de huellas dactilaresDesign of a biometric system for fingerprint recognitionIngeniero MecatrónicoBucaramanga (Colombia)UNAB Campus BucaramangaUniversidad Autónoma de Bucaramanga UNABFacultad IngenieríaPregrado Ingeniería Mecatrónicainfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisTrabajo de Gradohttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1fhttp://purl.org/redcol/resource_type/TPMechatronic EngineeringBiometricsBiometric identificationInvestigationsAnalysisBiometricsComputer visionGaborFingerprintSecurityIngeniería mecatrónicaBiometríaIdentificación biométricaInvestigacionesAnálisisBiometríaVisión artificialGaborHuella dactilarSeguridadMantilla Blanco, Julián David (2017). Diseño de un sistema biométrico para el reconocimiento de huellas dactilares. Bucaramanga (Colombia) : Universidad Autónoma de Bucaramanga UNAB[1]G. Gabriela, «Extracción de características y comparación de una huella digital,» Escuela Superior politécnica del litoral, Guayaquil, Ecuador, 2009.[2]J. A. A. Molano, Verificacíon de correspondencia en huellas dactilares aplicando técnicas de procesamiento y análisis digital de imagénes para la disminucíon del tiempo de cotejo, Popayán, Cauca: Universidad del Cauca, facultad de Ciencias Naturales, Exactas y de la Educacíon. , 2010[3]D. Persona, «2fa.com,» [En línea]. Available: http://2fa.com/wp-content/uploads/Datasheets/UareU_4500Reader20100416.pdf. [Último acceso: 14 10 2016].[4]B. U. Miñarro, «Sistemas Embebidos,» 2006. [En línea]. Available: http://ocw.um.es/ingenierias/sistemas-embebidos/material-de-clase-1/ssee-t01.pdf. [Último acceso: 6 Septiembre 2016].[5]T. Klosowski, «El rendimiento de la Raspberry Pi 3, comparado conrtra los modelos anteriores,» 3 marzo 2016. [En línea]. Available: http://es.gizmodo.com/el-rendimiento-de-la-raspberry-pi-3-comparado-contra-l-1762657409. [Último acceso: 14 Octubre 2015].[6]A. Kopytov, «Sysbench,» Gizmodo, 2016. [En línea]. Available: https://github.com/akopytov/sysbench. [Último acceso: 29 11 2016[7]Python, «What is Pyton? Executive Summary,» Pyton, 2016. [En línea]. Available: https://www.python.org/doc/essays/blurb/. [Último acceso: 29 Octubre 2016].[8]OpenCv, «Open Source Computer Vision,» 2016. [En línea]. Available: http://opencv.org/. [Último acceso: 26 Julio 2016].[9]SQlite, «About SQLite,» [En línea]. Available: https://sqlite.org/fileformat2.html. [Último acceso: 21 Julio 2017].[10]K. M. M, «Comparison of fingerprint enhancement techniques through Mean Square Error and Peak-Signal to Noise Ratio,» International Journal on Computer Science and Engineering , vol. 3, nº 1, 2011.[11]R. Thai, «Fingerprint Image Enhancement and Minutiae Extraction,» The university of Western Australia , Stirling Hwy, Australia, 2003[12]M. Kaas, «Analyzing Oriented Patterns,» Schlumberger Palo Alto Research , Palo Alto, 20[13] S. N. Prasad, «Gabor filter visualization,» Maryland, 2010.[14]J. J. Esqueda, Fundamientos de procesamiento de imagenes, Baja California: Universidad Autonoma de Baja California, 2005[15]NTNU, «Hit-or-miss transform,» [En línea]. Available: http://www.cs.tau.ac.il/~turkel/notes/hit-or-miss.pdf. [Último acceso: 8 Febrero 2016].[16]Z. G.-R. Hall, «Parallel Thinning with two-subiterations algorithms,» Image Proccessing and computer vision, vol. 32, p. 359, 1989.[17]Griaule, «Minutae Based Matching,» Griaule Biometrics , 2014. [En línea]. Available: http://www.griaulebiometrics.com/en-us/book/understanding-biometrics/types/matching/minutiae . [Último acceso: 04 Octubre 2015].ORIGINAL2016_Tesis_Julian_David_Mantilla_Blanco.pdf2016_Tesis_Julian_David_Mantilla_Blanco.pdfTesisapplication/pdf3125962https://repository.unab.edu.co/bitstream/20.500.12749/1605/1/2016_Tesis_Julian_David_Mantilla_Blanco.pdfdd0935f4f9faf1be49b9777e7fe73ffdMD51open access2016_Articulo_Julian_David_Mantilla_Blanco.pdf2016_Articulo_Julian_David_Mantilla_Blanco.pdfArtículoapplication/pdf669473https://repository.unab.edu.co/bitstream/20.500.12749/1605/2/2016_Articulo_Julian_David_Mantilla_Blanco.pdfb97467e3200dc08e8b7ed6f6f62261adMD52open access2016_Matlab_Julian_David_Mantilla_Blanco.zip2016_Matlab_Julian_David_Mantilla_Blanco.zipMatlabapplication/octet-stream3103222https://repository.unab.edu.co/bitstream/20.500.12749/1605/3/2016_Matlab_Julian_David_Mantilla_Blanco.zipc026eeed88328d7335c46f62b5bca7f6MD53open access2016_Python_Julian_David_Mantilla_Blanco.zip2016_Python_Julian_David_Mantilla_Blanco.zipPhytonapplication/octet-stream1665780https://repository.unab.edu.co/bitstream/20.500.12749/1605/4/2016_Python_Julian_David_Mantilla_Blanco.zip87cb3aad109ec9408d42722271b86372MD54open accessTHUMBNAIL2016_Tesis_Julian_David_Mantilla_Blanco.pdf.jpg2016_Tesis_Julian_David_Mantilla_Blanco.pdf.jpgIM Thumbnailimage/jpeg4606https://repository.unab.edu.co/bitstream/20.500.12749/1605/5/2016_Tesis_Julian_David_Mantilla_Blanco.pdf.jpgd7008bb0780a10c1bbe4cdba2c672f6cMD55open access2016_Articulo_Julian_David_Mantilla_Blanco.pdf.jpg2016_Articulo_Julian_David_Mantilla_Blanco.pdf.jpgIM Thumbnailimage/jpeg8044https://repository.unab.edu.co/bitstream/20.500.12749/1605/6/2016_Articulo_Julian_David_Mantilla_Blanco.pdf.jpg795d66054e41f2908aab00fbd12d6092MD56open access20.500.12749/1605oai:repository.unab.edu.co:20.500.12749/16052024-01-21 10:35:41.279open accessRepositorio Institucional | Universidad Autónoma de Bucaramanga - UNABrepositorio@unab.edu.co |