Efficient Search Method to Solve the Fingerprint Identification Problem by Applying Machine Learning
Descripción del Articulo
In biometrics technology, the fingerprint identification problem has been widely studied over the last decades due to its applicability in person identification cases. In casualty cases, recognition of the victim is required, which should be done unequivocally using fingerprint identification. The a...
Autores: | , |
---|---|
Formato: | artículo |
Fecha de Publicación: | 2022 |
Institución: | Universidad Nacional Mayor de San Marcos |
Repositorio: | Revistas - Universidad Nacional Mayor de San Marcos |
Lenguaje: | español inglés |
OAI Identifier: | oai:ojs.csi.unmsm:article/20895 |
Enlace del recurso: | https://revistasinvestigacion.unmsm.edu.pe/index.php/idata/article/view/20895 |
Nivel de acceso: | acceso abierto |
Materia: | Huella dactilar biométrico aprendizaje automático búsqueda de huella dactilar Fingerprint biometrics machine learning fingerprint search |
id |
REVUNMSM_77a01b167385766666a04320e9df0d6a |
---|---|
oai_identifier_str |
oai:ojs.csi.unmsm:article/20895 |
network_acronym_str |
REVUNMSM |
network_name_str |
Revistas - Universidad Nacional Mayor de San Marcos |
repository_id_str |
|
spelling |
Efficient Search Method to Solve the Fingerprint Identification Problem by Applying Machine LearningMétodo de búsqueda eficiente para resolver el problema de identificación de huella dactilar aplicando machine learningRuiz Rivera, María ElenaRuiz Lizama, EdgarRuiz Rivera, María ElenaRuiz Lizama, EdgarHuella dactilarbiométricoaprendizaje automáticobúsqueda de huella dactilarFingerprintbiometricsmachine learningfingerprint searchIn biometrics technology, the fingerprint identification problem has been widely studied over the last decades due to its applicability in person identification cases. In casualty cases, recognition of the victim is required, which should be done unequivocally using fingerprint identification. The aim of this research is to innovate the fingerprint identification process, developing an efficient search method in a large database that allows finding a fingerprint in less time by classifying fingerprints into segments, according to their closest characteristics, using machine learning. Then, in a given segment, a discrete linear search algorithm is applied, with which the required fingerprint is located.En tecnología biométrica, el problema de identificación de huella dactilar ha sido ampliamente estudiado en las últimas décadas debido a su aplicabilidad en casos de identificación de personas. En casos de siniestralidad, se requiere el reconocimiento de la persona afectada, lo cual debe realizarse de manera inequívoca mediante la identificación dactilar. El objetivo de la presente investigación es innovar el proceso de identificación de huella dactilar a través de un método de búsqueda eficiente en una gran base de datos que permite encontrar una huella dactilar en menor tiempo mediante la clasificación de las huellas dactilares en segmentos, según sus características más próximas, utilizando machine learning; luego, en un determinado segmento, se aplica el algoritmo discreto de búsqueda secuencial, con el que se ubica la huella dactilar requerida.Facultad de Ingeniería Industrial, Universidad Nacional Mayor de San Marcos2022-01-12info:eu-repo/semantics/articleinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionapplication/pdftext/htmlaudio/mpegaudio/mpeghttps://revistasinvestigacion.unmsm.edu.pe/index.php/idata/article/view/2089510.15381/idata.v24i2.20895Industrial Data; Vol. 24 No. 2 (2021); 293-317Industrial Data; Vol. 24 Núm. 2 (2021); 293-3171810-99931560-9146reponame:Revistas - Universidad Nacional Mayor de San Marcosinstname:Universidad Nacional Mayor de San Marcosinstacron:UNMSMspaenghttps://revistasinvestigacion.unmsm.edu.pe/index.php/idata/article/view/20895/17737https://revistasinvestigacion.unmsm.edu.pe/index.php/idata/article/view/20895/17738https://revistasinvestigacion.unmsm.edu.pe/index.php/idata/article/view/20895/17739https://revistasinvestigacion.unmsm.edu.pe/index.php/idata/article/view/20895/17740Derechos de autor 2021 María Elena Ruiz Rivera, Edgar Ruiz Lizamahttps://creativecommons.org/licenses/by/4.0/deed.es_ESinfo:eu-repo/semantics/openAccessoai:ojs.csi.unmsm:article/208952022-01-12T12:16:22Z |
dc.title.none.fl_str_mv |
Efficient Search Method to Solve the Fingerprint Identification Problem by Applying Machine Learning Método de búsqueda eficiente para resolver el problema de identificación de huella dactilar aplicando machine learning |
title |
Efficient Search Method to Solve the Fingerprint Identification Problem by Applying Machine Learning |
spellingShingle |
Efficient Search Method to Solve the Fingerprint Identification Problem by Applying Machine Learning Ruiz Rivera, María Elena Huella dactilar biométrico aprendizaje automático búsqueda de huella dactilar Fingerprint biometrics machine learning fingerprint search |
title_short |
Efficient Search Method to Solve the Fingerprint Identification Problem by Applying Machine Learning |
title_full |
Efficient Search Method to Solve the Fingerprint Identification Problem by Applying Machine Learning |
title_fullStr |
Efficient Search Method to Solve the Fingerprint Identification Problem by Applying Machine Learning |
title_full_unstemmed |
Efficient Search Method to Solve the Fingerprint Identification Problem by Applying Machine Learning |
title_sort |
Efficient Search Method to Solve the Fingerprint Identification Problem by Applying Machine Learning |
dc.creator.none.fl_str_mv |
Ruiz Rivera, María Elena Ruiz Lizama, Edgar Ruiz Rivera, María Elena Ruiz Lizama, Edgar |
author |
Ruiz Rivera, María Elena |
author_facet |
Ruiz Rivera, María Elena Ruiz Lizama, Edgar |
author_role |
author |
author2 |
Ruiz Lizama, Edgar |
author2_role |
author |
dc.subject.none.fl_str_mv |
Huella dactilar biométrico aprendizaje automático búsqueda de huella dactilar Fingerprint biometrics machine learning fingerprint search |
topic |
Huella dactilar biométrico aprendizaje automático búsqueda de huella dactilar Fingerprint biometrics machine learning fingerprint search |
description |
In biometrics technology, the fingerprint identification problem has been widely studied over the last decades due to its applicability in person identification cases. In casualty cases, recognition of the victim is required, which should be done unequivocally using fingerprint identification. The aim of this research is to innovate the fingerprint identification process, developing an efficient search method in a large database that allows finding a fingerprint in less time by classifying fingerprints into segments, according to their closest characteristics, using machine learning. Then, in a given segment, a discrete linear search algorithm is applied, with which the required fingerprint is located. |
publishDate |
2022 |
dc.date.none.fl_str_mv |
2022-01-12 |
dc.type.none.fl_str_mv |
info:eu-repo/semantics/article info:eu-repo/semantics/publishedVersion |
format |
article |
status_str |
publishedVersion |
dc.identifier.none.fl_str_mv |
https://revistasinvestigacion.unmsm.edu.pe/index.php/idata/article/view/20895 10.15381/idata.v24i2.20895 |
url |
https://revistasinvestigacion.unmsm.edu.pe/index.php/idata/article/view/20895 |
identifier_str_mv |
10.15381/idata.v24i2.20895 |
dc.language.none.fl_str_mv |
spa eng |
language |
spa eng |
dc.relation.none.fl_str_mv |
https://revistasinvestigacion.unmsm.edu.pe/index.php/idata/article/view/20895/17737 https://revistasinvestigacion.unmsm.edu.pe/index.php/idata/article/view/20895/17738 https://revistasinvestigacion.unmsm.edu.pe/index.php/idata/article/view/20895/17739 https://revistasinvestigacion.unmsm.edu.pe/index.php/idata/article/view/20895/17740 |
dc.rights.none.fl_str_mv |
Derechos de autor 2021 María Elena Ruiz Rivera, Edgar Ruiz Lizama https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/deed.es_ES info:eu-repo/semantics/openAccess |
rights_invalid_str_mv |
Derechos de autor 2021 María Elena Ruiz Rivera, Edgar Ruiz Lizama https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/deed.es_ES |
eu_rights_str_mv |
openAccess |
dc.format.none.fl_str_mv |
application/pdf text/html audio/mpeg audio/mpeg |
dc.publisher.none.fl_str_mv |
Facultad de Ingeniería Industrial, Universidad Nacional Mayor de San Marcos |
publisher.none.fl_str_mv |
Facultad de Ingeniería Industrial, Universidad Nacional Mayor de San Marcos |
dc.source.none.fl_str_mv |
Industrial Data; Vol. 24 No. 2 (2021); 293-317 Industrial Data; Vol. 24 Núm. 2 (2021); 293-317 1810-9993 1560-9146 reponame:Revistas - Universidad Nacional Mayor de San Marcos instname:Universidad Nacional Mayor de San Marcos instacron:UNMSM |
instname_str |
Universidad Nacional Mayor de San Marcos |
instacron_str |
UNMSM |
institution |
UNMSM |
reponame_str |
Revistas - Universidad Nacional Mayor de San Marcos |
collection |
Revistas - Universidad Nacional Mayor de San Marcos |
repository.name.fl_str_mv |
|
repository.mail.fl_str_mv |
|
_version_ |
1795238304091734016 |
score |
13.940932 |
Nota importante:
La información contenida en este registro es de entera responsabilidad de la institución que gestiona el repositorio institucional donde esta contenido este documento o set de datos. El CONCYTEC no se hace responsable por los contenidos (publicaciones y/o datos) accesibles a través del Repositorio Nacional Digital de Ciencia, Tecnología e Innovación de Acceso Abierto (ALICIA).
La información contenida en este registro es de entera responsabilidad de la institución que gestiona el repositorio institucional donde esta contenido este documento o set de datos. El CONCYTEC no se hace responsable por los contenidos (publicaciones y/o datos) accesibles a través del Repositorio Nacional Digital de Ciencia, Tecnología e Innovación de Acceso Abierto (ALICIA).