Desarrollo de un sistema biométrico orientado al reconocimiento de personas a partir de los pliegues palmares utilizando procesamiento digital de imágenes y redes neuronales convoluvionales

• Autores: Dueñas Tirado, José Fernando, Lopez Salas, John Leonard
• Formato: tesis de grado
• Fecha de Publicación: 2019
• Institución: Universidad de San Martín de Porres
• Repositorio: USMP-Institucional
• Lenguaje: español
• OAI Identifier: oai:repositorio.usmp.edu.pe:20.500.12727/5478
• Enlace del recurso: https://hdl.handle.net/20.500.12727/5478
• Nivel de acceso: acceso abierto
• Materia: Biometría; Mejoramiento de procesos; Instrumentos electrónicos; Procesamiento digital de imágenes; https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.02.01

La presente tesis desarrolló un sistema biométrico cuyo objetivo que fuese capaz de identificar a un universo de 80 personas por medio de sus pliegues o líneas palmares, utilizando procesamiento digital de imágenes y redes neuronales convolucionales. Este sistema biométrico ha sido orientado a ser una alternativa viable a los sistemas biométricos dactilares que son muy populares hoy en día, pero que presentan fallas frente a la deformación y distorsión de los patrones dactilares. Para ello se empleó una metodología que consistía en el diseño de un recinto de adquisición de imágenes hecho de melamina al cual se le acopló una estructura posicionadora de manos; que alberga una cámara digital y un arreglo de Light Emitting Diodes (LEDs) de luz blanca. Las imágenes Red Green Blue (RGB) adquiridas con la cámara fueron preprocesadas en cuatro pasos, los cuales fueron: aplicación de máscara, delimitación de la región de interés (ROI), reescalamiento y normalización. Las imágenes RGB preprocesadas fueron luego ingresadas a una red neuronal convolucional diseñada en lenguaje Python por los propios autores. Finalmente, se diseñó una interfaz gráfica en Python que permitió visualizar la predicción hecha por la red neuronal convolucional y que facilitó el registro de los usuarios