¿Cuáles son los pasos involucrados en el reconocimiento de huellas dactilares?

Fuente de información: www.bayometric.com.mx/iris-vs-huella-dactilar/

El reconocimiento de huellas dactilares es una técnica probada para verificar la identidad de los individuos y por lo tanto es una de las tecnologías biométricas más utilizadas. Una huella digital se compone básicamente de crestas y valles que están en la superficie del dedo. En el reconocimiento de huellas dactilares, hay tres pasos principales que se aplican a las imágenes adquiridas usando el enfoque de coincidencia de nimiedades.

Mejoramiento de la imagen

Hay varios tipos de ruidos como arrugas, manchas y agujeros que pueden dañar una imagen de huella digital. La calidad de la imagen de la huella digital no se puede mejorar para las regiones irrecuperables de la huella digital. Además, no es posible recuperar las verdaderas estructuras de cresta / valle de estas regiones irrecuperables. Por lo tanto, se requiere usar un algoritmo de mejora que puede mejorar la claridad de crestas y estructuras de valle de imágenes de huellas dactilares en las regiones recuperables y enmascarar las regiones irrecuperables.

El primer paso en la fase de mejora de imagen es normalizar la imagen de huella dactilar de entrada. Esto se hace para que la imagen de la huella digital tenga una media y una varianza pre-especificadas. La imagen de huella digital de entrada normalizada se utiliza para estimar la imagen de orientación. La imagen de huella digital de entrada normalizada y la imagen de orientación se utilizan además para calcular la frecuencia de imagen. Después de este cálculo, cada bloque en la imagen de huella digital de entrada normalizada se clasifica en un bloque recuperable o irrecuperable para obtener la máscara de región. El último paso es aplicar un banco de filtros Gabor a los píxeles de cresta y valle en la imagen de huella digital de entrada normalizada para obtener la imagen de huella digital mejorada final. Los filtros de Gabor que se aplicaron a la imagen de entrada normalizada se ajustaron a la orientación de crestas local y la frecuencia de crestas.

Extracción de Nimiedades

La binarización se aplica a la imagen de huella digital mejorada y se usa un algoritmo de dilución para reducir el grosor del reborde a un píxel de ancho. Los puntos de las terminaciones de crestas y bifurcaciones se conocen como los puntos de las nimiedades y se extraen usando una imagen de esqueleto. Se forma un conjunto de características extrayendo y almacenando la ubicación de puntos de nimiedades y su orientación. Para la extracción de puntos de nimiedades, se utiliza el método del número de cruce (Crossing Number, por su nombre en inglés). El método del número de cruce utiliza una ventana de 3 × 3 para examinar la vecindad local de cada píxel de cresta. Las terminaciones de cresta y las bifurcaciones se extraerán de la imagen de esqueleto.

Emparejamiento

Nimiedades se extraen de la base de datos y las huellas dactilares de consulta y luego se almacenan como puntos en el plano bidimensional. En la comparación basada en nimiedades, la idea es encontrar la alineación entre la plantilla y los conjuntos de nimiedades de entrada con el número máximo de emparejamientos de nimiedades.

Puntos Fuertes del reconocimiento de huellas dactilares

El reconocimiento de huellas dactilares es una modalidad biométrica ampliamente aceptada y es excelente para las verificaciones de antecedentes. Ha encontrado numerosas aplicaciones en las áreas de aplicación de la ley y forenses del gobierno, como la base de datos AFIS.

Para las poblaciones que tienen una baja incidencia de “valores atípicos”, la huella digital biométrica tiene una tasa de rechazo falso y una tasa de aceptación falsa relativamente baja. Sin embargo, esto puede no ser el caso de grupos grandes o grupos que tienen variaciones de raza y género.

Las soluciones de huellas dactilares son proporcionadas por una amplia gama de vendedores.

La tecnología de huellas dactilares tiene la capacidad de registrar varios dedos.

Conclusión

La tecnología de huellas dactilares ha sido ampliamente utilizada dentro de la comunidad policial y en la base de datos AFIS. Por lo tanto, es una tecnología biométrica muy popular y también ampliamente aceptada. Sin embargo, los lectores de huellas dactilares pueden no ser suficientes para manejar la gran variación en las poblaciones que necesitan ser registradas. Realizar una búsqueda en despliegues a gran escala puede tomar muchos minutos y también puede requerir datos auxiliares como la edad, el sexo, etc. para particionar la base de datos con el fin de aumentar la velocidad de búsqueda. Además, la búsqueda también puede devolver coincidencias múltiples. Por lo tanto, se requiere un método de identificación de respaldo tal como el reconocimiento del iris que puede proporcionar una resolución para estas coincidencias múltiples.
La tecnología de huellas dactilares funciona mejor para las aplicaciones de comprobación de antecedentes. El reconocimiento del iris tiene una tasa de exactitud muy alta y es también una tecnología biométrica no invasiva. En este artículo, hemos revisado tanto la huella digital como el reconocimiento del iris. También hemos destacado los beneficios y debilidades de estas dos modalidades biométricas.