Reconocimiento de Huellas Dactilares

Transcripción

1 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 AÑO 2003 Reconocimiento de Huellas Dactilares Por Luciano M. BAEZ M.

2 AÑO: 2003 ALUMNO: BAEZ MOYANO, Luciano Martín LEGAJO N 23155/5 DOMICILIO: xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx TELÉFONO: (0351) xxxxxxxxxxxxxxxxxxx lbaez@luchonet.com.ar lucianobaez@msn.com Declaro que a la fecha de presentación de la carátula para iniciar el TRABAJO FINAL cumplo con los requisitos de la Resolución que incluye tener aprobadas las asignaturas hasta el tercer año y cursadas regular las de cuarto año. Fecha: 1/08/2003 Firma:.

3 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.

4 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.

5 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

6 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.

7 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

8 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 Mining Finding Patterns in Three-Dimensional Graphs: Algorithms and Applications to Scientific Data 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

9 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

10 PLAZOS EN LOS QUE SE EJECUTARÁ EL TRABAJO Fecha de inicio: 05/08/2003 Fecha de fin 20/11/2003 APROBACIÓN DEL TEMA Y DE LOS PLAZOS DE EJECUCION Fecha: / / Firma del docente: PUNTOS DE CONTROL Primer control: / / Firma del docente: Segundo control: / / Firma del docente: APROBACIÓN PARA INSCRIBIRSE EN EXAMEN FINAL Fecha: / / Firma del docente: año. Sólo se podrá rendir TF-AUS si no se debe ninguna materia de 1 a 4 NOTA: Esta carátula es el elemento de control del trabajo en su realización, deberá estar completa en todos sus términos y permanecer en poder del docente. Una vez finalizado el trabajo, deberá incluirse en la edición final del mismo, para su presentación en el examen y posterior catalogación de biblioteca.