RECONOCIMIENTO DE PATRONES EN HUELLAS DIGITALES UTILIZANDO MATLAB
Descripción del Articulo
El objetivo de este estudio es el uso de huellas digitales para determinar la Identidad de un individuo a través de extraer y procesar minucias. La herramienta por emplear es Matlab, en la que se procesa una imagen a modo de matriz y mediante bucles y máscaras se puede obtener las minucias de interé...
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| Formato: | artículo |
| Fecha de Publicación: | 2015 |
| Institución: | Universidad José Carlos Mariátegui |
| Repositorio: | Revista ciencia y tecnología para el desarrollo UJCM |
| Lenguaje: | español |
| OAI Identifier: | oai:ojs.revistas.ujcm.edu.pe:article/30 |
| Enlace del recurso: | https://revistas.ujcm.edu.pe/index.php/rctd/article/view/30 |
| Nivel de acceso: | acceso abierto |
| Materia: | identidad seguridad sistema biométrica electrónica tecnología huellas dactilares |
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RECONOCIMIENTO DE PATRONES EN HUELLAS DIGITALES UTILIZANDO MATLABSilva Delgado, OtonielJiménez Flores, Oscar Juanidentidadseguridadsistemabiométricaelectrónicatecnologíahuellas dactilaresEl objetivo de este estudio es el uso de huellas digitales para determinar la Identidad de un individuo a través de extraer y procesar minucias. La herramienta por emplear es Matlab, en la que se procesa una imagen a modo de matriz y mediante bucles y máscaras se puede obtener las minucias de interés. El algoritmo, en primera instancia, binariza la imagen, de tonos grises a una imagen en blanco y negro. Una vez realizado lo anterior se hacen unas pequeñas correcciones en la imagen, por ejemplo usar el comando bwmorph junto con algunas de sus opciones; deán, que remueve los pixeles ¡solados con valor 1 rodeados de 8 vecinos de valor 0. fill remueve los pixeles ¡solados en la imagen, los pixeles de valor 0 rodeados de 8 vecinos de valor 1, y los convierte en 1. Y como última instancia la opción thin que adelgaza la línea que se dibuja con los pixeles de valor 1, y se genera una línea con el ancho de un pixel. En conclusión, se ha diseñado un algoritmo que es capaz de extraer los puntos de interés de una muestra y compararla con otra, contra un porcentaje de error menor de 30%, y el cual verifica si las muestras son del mismo individuo o de diferentes.Universidad José Carlos Mariátegui2015-12-30info:eu-repo/semantics/articleinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionapplication/pdfhttps://revistas.ujcm.edu.pe/index.php/rctd/article/view/3010.37260/rctd.v1i2.30REVISTA CIENCIA Y TECNOLOGÍA - Para el Desarrollo - UJCM; Vol. 1 Núm. 2 (2015): REVISTA CIENCIA Y TECNOLOGÍA - Para el Desarrollo - UJCM; 188 - 1942413-70572411-804410.37260/rctd.v1i2reponame:Revista ciencia y tecnología para el desarrollo UJCMinstname:Universidad José Carlos Mariáteguiinstacron:UJCMspahttps://revistas.ujcm.edu.pe/index.php/rctd/article/view/30/2710.37260/rctd.v1i2.30.g27Derechos de autor 2016 REVISTA CIENCIA Y TECNOLOGÍA - Para el Desarrollo - UJCMinfo:eu-repo/semantics/openAccessoai:ojs.revistas.ujcm.edu.pe:article/302017-01-12T20:20:10Z |
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El objetivo de este estudio es el uso de huellas digitales para determinar la Identidad de un individuo a través de extraer y procesar minucias. La herramienta por emplear es Matlab, en la que se procesa una imagen a modo de matriz y mediante bucles y máscaras se puede obtener las minucias de interés. El algoritmo, en primera instancia, binariza la imagen, de tonos grises a una imagen en blanco y negro. Una vez realizado lo anterior se hacen unas pequeñas correcciones en la imagen, por ejemplo usar el comando bwmorph junto con algunas de sus opciones; deán, que remueve los pixeles ¡solados con valor 1 rodeados de 8 vecinos de valor 0. fill remueve los pixeles ¡solados en la imagen, los pixeles de valor 0 rodeados de 8 vecinos de valor 1, y los convierte en 1. Y como última instancia la opción thin que adelgaza la línea que se dibuja con los pixeles de valor 1, y se genera una línea con el ancho de un pixel. En conclusión, se ha diseñado un algoritmo que es capaz de extraer los puntos de interés de una muestra y compararla con otra, contra un porcentaje de error menor de 30%, y el cual verifica si las muestras son del mismo individuo o de diferentes. |
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