Segmentación de venas en imágenes infrarrojas de los dedos utilizando agrupamiento espectral para la clasificación de usuarios

• Autor: Vasquez Villar, Zenin Josep
• Formato: tesis de grado
• Fecha de Publicación: 2020
• Institución: Universidad Católica San Pablo
• Repositorio: UCSP-Institucional
• Lenguaje: español
• OAI Identifier: oai:repositorio.ucsp.edu.pe:20.500.12590/16509
• Enlace del recurso: https://hdl.handle.net/20.500.12590/16509
• Nivel de acceso: acceso abierto
• Materia: Autenticación de venas del dedo; Biometría; Vena del dedo; Extracción de características; Reconocimiento de patrones; Clasificación; Aprendizaje automático; Validación de identidad; Extracción de venas del dedo; https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.02.01

Entre los sistemas biométricos para la identificación de usuarios, los patrones de venas de los dedos capturados en el espectro infrarrojo han demostrado ser relevantes para identificar a los usuarios; y, de esta manera, proporcionar un sistema de seguridad de alto nivel y bajo costo. Desafortunadamente, la extracción de estos patrones vasculares se ve afectada por muchos factores, como el dispositivo de captura, las variaciones de luz, la fuerza ejercida sobre el dedo, los tejidos, los huesos con diferente morfología y la posición del dedo. Por lo tanto, la mejora de la segmentación de las venas es muy importante para los pasos posteriores, como la extracción de características o la etapa de clasificación. En consecuencia, se propone Agrupamiento Espectral (SC) para la tarea de mejorar la segmentación de píxeles de las venas aplicada en imágenes infrarrojas. Para hacerlo, se atacan los requerimientos de memoria del Agrupamiento Espectral para un gran número de muestras considerando pequeñas particiones disjuntas de la imagen y comparando los agrupamientos resultantes para unirlos evitando la necesidad de pasos posteriores de procesamiento. Finalmente, los resultados se comparan en términos de precisión de clasificación del usuario obteniendo una tasa de acierto de 99.85 % en las bases de datos utilizadas de la universidad de Twente y Politécnica de Hong kong.