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Biometrica:huellas dactilares
Reconocimiento de huellas
dactilaresN.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 TPAMI
20(12) 1295
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Emparejamiento de huellas
dactilares Usos:
Law enforcement
Control de acceso para instalaciones seguras
Ventajas
La huella es nica
Las caractersticas que se usan para la
identificacin permanecen invariantes con la
edad
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Existen mtodos manuales estandarizados para la
bsqueda de huellas dactilares en colecciones de forma
manual
El mtodo automtizado de bsqueda precisa de una
representacin (cjto de caractersticas) que posea las
propiedades:
Retiene el poder discriminante de cada fingerprint a distintos
niveles de resolucin
Facilmente computable
Permite algoritmos automticos de emparejamiento
Estable e invariante a ruido Representacin compacta y eficiente
Las crestas y los valles son las caractersticas primarias.
Las anomalas en el flujo de las crestas y valles
(bifurcaciones, final, cruces, crestas cortas, etc) son las
minutiae
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Las caractersticas de inters para clasificacin automtica
se reducen a dos: final y bifurcaci
n.
Caractersticascomplejas se pueden
caracterizar como
combinaciones de las
caract. Simples.
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La minutia se caracteriza porsu posicin (x,y) y ngulo
El emparejamiento se convierte en un
problema de emparejamiento de conjuntos
de puntos, que son problemas de
emparejamiento de grafos o subgrafos.
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Caractersticas de alto nivel
Clases de huellas:
Arch, tented arch, left loop, rigut loop and
whorl
Densidad de las crestas: n por unidad de
distancia.
Usualmente entre los puntos de inters: core ydelta.
Core: punto interno ms elevado de la cresta ms
interna al bucle
Delta: puntos con tres crestas irradiando
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Calculo de las orientaciones
Pasos (mtodo de Rao):
Calcular las magnitudes de los gradientes
Gx(i,j) y Gy(i,j).
Obtiene la direccin dominante en bloques
16x16
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La clasificacin en clases
primitivas se hace sobre los
vectores de orientacin en
una imagen 64x64. Se
calculan las direcciones, se
suavizan (hasta que se
obtiene un resultado), seencuentran los puntos
singulares y se detectan los
puntos core y delta. De
acuerdo con ellos seclasifica la huella.
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El ndice de Pincar se calcula sumando todos los cambios de
en el ngulo de la direccin a lo largo de una curva cerrada en
torno al punto que se examina.
La clasificacin de los puntos se hace en base al ndice de
Poincar.
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La discriminacin de las clases se hace estudiando las lineas que conectan los
core y deltas y su relacin con el campo de orientaciones local
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Problemas de ruido
El mtodo de captura de la huella produce
Areas con demasiada tinta: manchones
Rupturas en las crestas producidas por falta de
tinta.
Variaciones de posicin debidas a los cambios
de presin.
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Pasos de extraccin de minutiae
Preproceso y segmentacin
Clculo del campo de orientacin
Separacin de fondo y objeto
Segmentacin de crestas
Suavizacin direccional de las crestas
Adelgazamiento morfolgico y extraccin de
caractersticas
Postproceso: eliminacin de ruido
Densidad de crestas entre el core y el delta calculada a
partir de la imagen adelgazada
i i h ll d il
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Bi i h ll d il
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Busqueda multinivel
Una secuencia de niveles de bsqueda que
reducen el espacio de bsqueda en cada
paso: Bsqueda basada en texto: nombre, color de
pelo, color de ojos,
Basada en la clase Basadas en la densidad de crestas
Basada en el emparejamiento de minutiae
Bi i h ll d il
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Emparejamiento elstico de
minutias Registro: correccin de las
rotaciones/traslaciones indeseadas
Emparejamiento de minutias:
Clculo de la bondad (score) de
emparejamiento
Bi t i h ll d til
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registro
Entrada: conjuntos de minucias
Transformacin asumida: afin, ruido,
eliminacin y aadido de puntos
Es un problema de optimizacin: busca el
mejor emparejamiento mediante una
trasformada de Hough generalizada
Bi t i h ll d til
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En el emparejamiento
algunos puntos puedenno tener
correspondencias y tras
el registro los
emparejamientos se
recuperan con un cierto
error.
Bi t i h ll d til
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Transformada de Hough
Conjunto de transformaciones admitidas
Espacio de parmetros de las
transformaciones admitidas
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Matriz de acumulacin
Clculo de la trasnformacin: para cada par
de puntos de minucias de cada imagen secalcula la transformacin y se acumula
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Emparejamiento de minucias
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Identificacin de huellas
Es el proceso de emparejar una huella
interrogacin (query) contra una base de
datos de huellas dada para establecer laidentidad de un individuo.
Objetivos
Determinar si la huella est presente en la basede datos
Obtener los mejores candidatos
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Identificacin como
correspondencia entre minutiae No se conoce una correspondencia a priori
entre las minucias de las dos huellas
Existen translaciones, rotaciones ydeformaciones no lineales entre las
minucias patrn y las de entrada.
Aparecen minucias espureas en amboscasos
Se pierden algunas minucias
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Dos huellas del mismo dedo, se aprecian las deformaciones
debidas a la presin, adems de rotacin y traslacin.
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Sistema de verificacin on-line
Basado en escaners de huellas digitales
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Fases
Extraccin de minucias (500 dpi)
Extraccin del mapa de crestas
Bsqueda de las minucias
Emparejamiento de minucias
Emparejamiento elstico de un conjunto de
puntos.
Sujeto a deformaciones.
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Extraccin de minucias
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Estimacin del campo de
orientacin Mejora jerrquica del mtodo de Rao
Calcula el nivel de consistencia de las
orientaciones entre bloques vecinos
D son los 5x5 bloques vecinos
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Si la consistencia est por encima de un cierto umbral, se
reestiman las orientaciones entorno a esa regin a una
resolucin menor.
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a: a a a
Deteccin de crestas
Convoluciona con mscaras de tamao LxH
Acentan los mximos locales de intensidad
adaptativamente,en la direccin normal a la
direccin local de la cresta.
Precisa de un postproceso de deteccin de
agujeros y raspaduras (hole & speckle)
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Direccin local de la cresta
Si las dos imgenes
convolucin son mayores
que un umbral se define
como cresta el pixel
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Extraccin de minucias
Trivial si el mapa de crestas est bien
definido: idealmente adelgazado.
Finales de crestas: el nmero de 8 vecinos es 1
Bifurcaciones: mas de dos 8-vecinos
Problemas: rupturas y spikes indeseados
producen minucias espreas. Es necesarioaplicar algn mtodo de suavizacin.
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Suavizacin de crestas
Heursticos:
Si una rama es ortogonal a la direccin de la cresta y su longitud
es menor que un umbral, se remueve.
Si una ruptura es suficientemente pequea y no pasan otras crestaspor medio de ella, se unen los extremos.
Refinamiento basado en informacin estructural
Si varias minucias forman un cluster en una regin pequea, se
remueven todas menos la ms cercana al centro del cluster
Si dos minucias se encuentran bastante cerca, enfrentadas sin
crestas intermedias, eliminar ambas.
Informacin asociada a las minucias: posicin, orientacin
y cresta asociada.
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Emparejamiento de crestas
Proponen reconocimiento mediante
alineamiento.
Fase de alineamiento: se estimantransformaciones de rotacin, traslacin y
escalado entre el input y el patrn en la BD
Fase de emparejamiento: se convierten las
minucias en polgonos en el sistema de
coordenadas polares y se aplican algoritmos de
emparejamiento elstico de cadenas (strings).
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Alineamiento de patrones de
puntos Cada minucia se corresponde con una cresta y el
emparejamiento se hace sobre las crestas
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Durante la deteccin de las minucias, se registran tambin las crestas. Se
representan como curvas planares, con su origen coincidente con la
minucia, el eje x coincidente con la direcci
n de la minucia. La curva est
normalizada por la distancia entre crestas promedio.
Sean Rdy RD las crestas asociadas con las minucias input y patrn.
Paso 1: calcular el emparejamiento como curvas 1D, con L el mnimo de
las longitudes, di
y Di
la distancia al eje x, y el intervalo de muestreo es la
distancia intercresta. Si S supera un umbral proseguir con el paso 2, sino
intentar con otro par de crestas patrn e input.
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Paso 2: calcular la transformacin entre las dos crestas. Calcula el
vector de traslacin referido a las minucias de referencia:
Calcula el ngulo de rotacin entre las crestas:
Paso 3: sea la minucia de referencia. Trasladar y
rotar todas las minucias de acuerdo con los parmetroscalculados para esta minucia de referencia.
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Emparejamiento de los puntos
alineados La existencia de deformaciones en la
impresin de la huella implica que es
necesario un emparejamiento elstico.Minucias
patrn e
input
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Paso 1: convertir a coordenadas polares respecto de la minucia
de referencia:
Paso 2: representar las minucias en orden de distancia radial
Paso 3:Emparejar las representaciones radiales mediante un
algoritmo de programacin dinmica y obtener la distancia de
edicin entre las representaciones polares.
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Paso 4: usa la distancia de edicin para establecer la
correspondencia de las minucias. La medida del
emparejamiento es:Npair nmero de minucias que caen en
las cajas de acotacin de las minucias
patrn.
Justificacin:
Deformaciones no lineales son radiales.
Es ms facil de formular la rotacin en el espacio de
coordenadas polares.
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Emparejamiento de cadenas
Se hace en el paso 3
Introducen criterios de elasticidad
Definicin recursiva de la distancia de
edicin C(M,N)
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Ajuste adaptativo de
alineamiento para el
emparejamiento elstico
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