Evaluación de algoritmos para la detección de huellas dactilares alteradas - Diaz Carrasco, Natividad Alejandro (2023)
El objetivo del presente trabajo es evaluar algoritmos de clasificación automática para la detección de huellas dactilares alteradas basado en la extracción de minucias (EM) y campo de orientación (CO), teniendo como primero paso del método, construir la base de datos con imágenes de huellas dactilares; segundo paso, la seleccionar dos algoritmos de clasificación automática para la detección de huellas dactilares alteradas; tercer paso, implementar algoritmos de clasificación automática que detectan huellas dactilares alteradas; y el último paso, evaluar los resultados. De las pruebas realizadas se obtuvo que los mejores rendimientos para el algoritmo de clasificación automática basado en la extracción de minucias son: exactitud 83%, exhaustividad 94%, precisión 78%, APCER 28% y NPCER 6% en la alteración tipo obliteración; en el tiempo de procesamiento de 0.564s, en la alteración tipo rotación central; y los mejores resultados para el algoritmo basado en el campo de orientación son: exactitud 77%, exhaustividad 64%, precisión 87%, APCER 10% y tiempo de procesamiento de 0.230s, en la alteración tipo obliteración y NPCER 34% en la alteración tipo corte Z. Se concluye ambos algoritmos tienen mejores rendimientos en la alteración tipo obliteración y bajo rendimiento en las alteraciones tipo corte Z y rotación central. También se concluye que, el método propuesto es eficiente para detectar huellas dactilares alteradas y también para la detección de ataques de presentación biométrica, obteniendo tasas bajas en NPCER y APCER, implicando una menor inspección manual de huellas dactilares, por parte de expertos en huellas dactilares alteradas.