UNIVERSIDAD TECNOLOGICA NACIONAL
FACULTAD CÓRDOBA
CARRERA INGENIERÍA EN SISTEMAS DE INFORMACIÓN (PLAN 1985)
TRABAJO FINAL
PARA OBTENER EL TÍTULO INTERMEDIO DE ANALISTA UNIVERSITARIO DE SISTEMAS
ASIGNATURA CÓDIGO 4042-85
AÑO 2003Reconocimiento de
Huellas Dactilares
Por Luciano M. BAEZ M.
AÑO: 2003
ALUMNO: BAEZ MOYANO, Luciano Martín
LEGAJO N° 23155/5
DOMICILIO: xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx
TELÉFONO: (0351) xxxxxxxxxxxxxxxxxxx
E-MAIL: [email protected] [email protected]
Declaro que a la fecha de presentación de la carátula para iniciar el TRABAJO FINAL cumplo con los requisitos de la Resolución 632-89 que incluye tener aprobadas las asignaturas hasta el tercer año y cursadas regular las de cuarto año.
Fecha: 1/08/2003 Firma:……….
TEMA:
Reconocimiento de Huellas Dactilares
PROPÓSITO DEL ESTUDIO Y DELIMITACIÓN DE SU ALCANCE:
Investigar el funcionamiento de los sistema de reconocimiento de huellas dactilares, como método biométrico de identificación.
Investigar los algoritmos matemáticos de identificación de patrones utilizados en el proceso de reconocimiento.
Investigar implementaciones de sistemas con reconocimiento de huellas dactilares, su funcionamiento, eficacia y eficiencia.
Sentar las bases para el desarrollo de un motor de búsqueda de huellas dactilares tipo AFIS.
MÉTODO DE INVESTIGACIÓN:
• Elección del Tema.
1) Definir el Límite del Tema a Investigar
2) Hacer un Bosquejo Preliminar del Mismo como guía para la investigación
• Presentación del enunciado y la delimitación del tema.
• Mediante el Bosquejo Preliminar hacer la Búsqueda de información, primeras lecturas exploratorias y consulta a personas expertas en la materia.
1) Buscar en Libros
2) Buscar Artículos de Revistas 3) Buscar en Internet
4) Consultar a expertos (Peritos en Dactiloscopía de la Policía Cientifica)
5) Consultar a expertos (Ing. Eléctrónico con experiencia entratamiento digital de la imagen)
• Plan operativo: consiste en definir concretamente las tareas por realizar, planificar el trabajo, controlar el desarrollo, plantear las dificultades, etc. Se realiza una posible división en capítulo y esbozar un índice y/o tabla de contenido
• Realización de las tareas previstas y redacción del primer borrador.
• Evaluación intermedia: a partir de una nueva lectura detallada.
También, se puede consultar nuevamente a las personas idóneas. Si es necesario, modificar la planificación inicial.
• Plan de redacción definitivo: para exponer el trabajo, se ajustan
los títulos, párrafos, cantidad de páginas, gráficos, etc.
BOSQUEJO PRELIMINAR
Reconocimiento de Huellas dactilares
Prologo.
Contenido.
Antecedentes.
Justificación.
Objetivo del trabajo.
Introducción.
DACTILOSCOPIA.
Historia de uso de las Huellas dactilares.
En el Mundo.
Y finalmente en argentina.
Las huellas dactilares ayer y hoy.
Tejido epidérmico.
Identificación papiloscópica.
Basamento empírico.
Topografía del dactilograma.
Anomalías dactiloscópicas.
Poroscopía.
Jerarquía de las impresiones dactilares.
Dibujos dactilares en los animales.
Diseños dactilares en varios pueblos y razas.
Obtención de dactilogramas de un cadáver.
Huellas dactilares en el lugar del hecho.
Huellas visibles Huellas latentes.
Transporte de Huellas.
Transporte de objetos que presentan huellas dactilares.
Examen de impresiones dactilares.
Valor del dactilograma como prueba.
Sistemas de clasificación manual.
El sistema dactiloscópico Argentino.
Sistema de archivos papiloscópicos.
Puntos característicos y Procesamiento por computadora.
BIOMETRÍA.
¿Qué es la Biometría?
Técnicas de sistemas biométricos.
Huellas Dactilares o Digitales.
Geometría de mano.
Escaneo de retina.
El Iris.
La cara.
La firma.
La Voz.
Aplicaciones Presentes y Futuras.
Usos de la biometría.
El acceso físico.
El acceso virtual.
Las aplicaciones de comercio electrónico.
La vigilancia encubierta.
El Futuro de la Biometría.
La estandarización.
Los usos de la tecnología híbrida.
Seleccionando una tecnología de biometría
Comparación de Biometrías.
RECONOCIMIENTO AUTOMÁTICO DE HUELLAS.
Características generales de los sistemas de reconocimiento.
Pasos más comunes para el reconocimiento de la huella dactilar.
Metodología de Biometric Systems Lab
Normalización de vecindarios y reducción de la dimensionalidad
Clasificador por red neuronal Resultados y conclusiones Clasificación de la huella dactilar.
Concordancia inexacta Gráfica para la clasificación de la huella dactilar
Clasificación de la huella dactilar usando máscaras dinámicas
Clasificación de la huella dactilar basada en el Multi - espacio KL
Resultados experimentales Recuperación De la Huella dactilar
Usos de las Huellas Dactilares.
AFIS Policiales (Usos en Criminalística).
AFIS Civiles (Usos Legales y/o Comerciales).
RECONOCIMIENTO POR PROCESAMIENTO DIGITAL DE LA IMAGEN.
Procesamiento Digital de Imágenes.
Imagen Digital.
Imagen Monocromáticas.
Coordenadas en la imagen.
Muestreo Elementos de la Imagen
Relaciones entre pixeles.
Vecinos de un pixel.
Conectividad.
Medidas de distancias.
Procesamiento y segmentación.
Pre-procesamiento Valor de umbral Segmentación Representación y descripción
Representación El esqueleto de una región Descripción
Códigos de Cadena Fundamental
Palabra de Código
Rastreo, Gramática y Codificación
Decodificación Aplicación del CCF
Compresión de Imágenes
Reconocimiento e interpretación
Reconocimiento de objetos basados en modelos Modelos, Características e igualación Patrones y Clases de Patrones
Métodos de decisión teórica Experimentos y Resultados.
Adquisición y Pre-procesamiento.
Modos de Explorar
Niveles de Grises
Imagen Monocromática
Segmentación
Representación y Descripción
Esqueletización
Comentarios Técnicos
Rastreo en las crestas de la huella Dactilar
Codificación de la Huella y Coordenadas de los Puntos
Característicos
Codificación de Píxeles
Adquisición de Coordenadas de los Puntos Característicos Reconocimiento e Interpretación de la huella
Posición de los Puntos Característicos.
Vectores Modelo
Limites de decisión
Pruebas realizadas y resultados
Procedimiento realizado Resultado de comparar 3 Huellas
distintas.
Conclusiones.
Recomendaciones.
Sugerencias.
RECONOCIMIENTO POR REDES NEURONALES.
Conceptos de redes neuronales
Antecedentes Históricos Descripción de Redes Neuronales
Arquitectura de Redes Neuronales Tres pasos para usar una Red Neuronal Arquitecturas basicas de ANN’s
El Combinador Lineal Adaptivo El Elemento Lineal Adaptivo Adaline
Los Elementos Lineales Múltiples Adaptivos Madaline
Arquitectura Básica de Red Neuronal Multicapa Método
Vectorización para el reconocimiento
Algoritmos y ecuaciones de retropropagación Algoritmo LMS para reconocer Huellas
Arquitectura y ecuaciones para reconocer una huella Ecuaciones para ajustar los pesos sinápticos
Arquitectura y ecuaciones para reconocer 128 huellas con LMS estándar
Desglose de los principales pasos.
Arquitectura y ecuaciones para reconocer 128 huellas con LMS normalizado
Arquitectura y ecuaciones para reconocer 128 huellas con LMS momento
Discusión y Conclusión
Recomendaciones y sugerencias
CONCLUSIONES.
Conclusiones Bases para desarrollar un sistema AFIS
Conceptos a tener en cuenta en el desarrollo de un sistemas AFIS
Referencias Bibliográficas.
Otras Referencias
Glosario.
Algunos Sistemas Comerciales.
Formatos de Archivos.
Formato para la Huella dactilar del FBI
Formato de Intercambio de plantilla de Minucias Formato de imagen BMP.
Formato de imagen PCX.
Sistemas de dactiloscopía.
Sistema de Vucetich Sistema de Galton Sistema de Henrry
Sistema Oloriz (Español).
Noticias sobre reconocimiento de huellas dactilares
FUENTES DE INFORMACIÓN (preliminares):
Bibliografía
Inteligencia Artificial Aplicada.
ADDISON-WESLEY IBEROAMERICANA
HUELLAS DACTILARES: LOS ORÍGENES DE LA DACTILOSCOPIA Y DE LA CIENCIA DE LA IDENTIFICACIÓN CRIMINAL
ALBA EDITORIAL
Neural Networks – Algotithms Aplications and programming techiques Addison Wesley
Introduction to Algorithms, Second Edition McGraw-Hill
ARTIFICIAL NEURALNETWORKS TECHNOLOGY Kaman Sciences Corporation
Foundations of Neural Networks, Fuzzy Systems, and Knowledge Engineering The MIT Press Cambridge, Massachusetts London, England
Finding Patterns in Three-Dimensional Graphs: Algorithms and Applications to Scientific Data Mining
IEEE TRANSACTIONS ON KNOWLEDGE AND DATA ENGINEERING
Artificial Intelligence and Expert Systems for Engineers CRC Press, CRC Press LLC
Theory and Applications of Digital Image Processing University of applied siences Offenbur
DIGITAL IMAGE PROCESSING
John Wiley & Sons
DIGITAL IMAGE PROCESSING Addison Wesley
The Image Processing Handbook, CRC Press, CRC Press LLC
Algorithms, data structures, and problem solving with c++
Addison Wesley
Practical Image Processing in C Jhon Wiley
Entrevistas a empresas e instituciones
INVEL LATINOAMERICANA S.A (Ing. ) Michigan S.A. ( Gustavo Fariña ) Libertad S.A. ( Ing. E. Castillo) Levinet SRL (Ing. F. Villalonga)
Policía Científica del Poder Judicial de La Provincia (P. Patiño) Systel S.R.L. (Ing. J. L. Chivovarela)
ASESOR
Ing. José Luis ChicoVarela
Ingeniero Electrónico CEO de Systel S.R.L.Se ha elegido a este asesor debido a su experiencia con el tratamiento digital de la imagen. Ya que para su tesis de grado desarrollo un “Receptor y visualizador de imágenes meteorológicas para satélites NOAA y METEOR”. NOAA es un satélite Norteamericano de la National Oceanic Atmospheric Administration y METEOR es un satélite Ruso de SMIS IKI RAN y SRC PLANETA.T
