Reconocimiento de huellas dactilares

8/14/2019 Reconocimiento de huellas dactilares

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Biometrica:huellas dactilares

Reconocimiento de huellas

dactilaresN.K. Ratha, K. Karu, S. Chen, A.K. Jain, (1996) A real-time matching system for large fingerprint

databases, IEEE TPAMI 18(8) 799

A.K. Jain, L. Hong, R. Bolle (1997) On-line fingerprint verification, IEEE TPAMI 19(4) 302

L. Hong, A. Jain (1998) Integrating faces and fingerprints for personal identification IEEE TPAMI

20(12) 1295


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Emparejamiento de huellas

dactilares Usos:

Law enforcement

Control de acceso para instalaciones seguras

Ventajas

La huella es nica

Las caractersticas que se usan para la

identificacin permanecen invariantes con la

edad


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Existen mtodos manuales estandarizados para la

bsqueda de huellas dactilares en colecciones de forma

manual

El mtodo automtizado de bsqueda precisa de una

representacin (cjto de caractersticas) que posea las

propiedades:

Retiene el poder discriminante de cada fingerprint a distintos

niveles de resolucin

Facilmente computable

Permite algoritmos automticos de emparejamiento

Estable e invariante a ruido Representacin compacta y eficiente

Las crestas y los valles son las caractersticas primarias.

Las anomalas en el flujo de las crestas y valles

(bifurcaciones, final, cruces, crestas cortas, etc) son las

minutiae


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Las caractersticas de inters para clasificacin automtica

se reducen a dos: final y bifurcaci

n.

Caractersticascomplejas se pueden

caracterizar como

combinaciones de las

caract. Simples.


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La minutia se caracteriza porsu posicin (x,y) y ngulo

El emparejamiento se convierte en un

problema de emparejamiento de conjuntos

de puntos, que son problemas de

emparejamiento de grafos o subgrafos.


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Caractersticas de alto nivel

Clases de huellas:

Arch, tented arch, left loop, rigut loop and

whorl

Densidad de las crestas: n por unidad de

distancia.

Usualmente entre los puntos de inters: core ydelta.

Core: punto interno ms elevado de la cresta ms

interna al bucle

Delta: puntos con tres crestas irradiando


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Calculo de las orientaciones

Pasos (mtodo de Rao):

Calcular las magnitudes de los gradientes

Gx(i,j) y Gy(i,j).

Obtiene la direccin dominante en bloques

16x16


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La clasificacin en clases

primitivas se hace sobre los

vectores de orientacin en

una imagen 64x64. Se

calculan las direcciones, se

suavizan (hasta que se

obtiene un resultado), seencuentran los puntos

singulares y se detectan los

puntos core y delta. De

acuerdo con ellos seclasifica la huella.


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El ndice de Pincar se calcula sumando todos los cambios de

en el ngulo de la direccin a lo largo de una curva cerrada en

torno al punto que se examina.

La clasificacin de los puntos se hace en base al ndice de

Poincar.


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La discriminacin de las clases se hace estudiando las lineas que conectan los

core y deltas y su relacin con el campo de orientaciones local


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Problemas de ruido

El mtodo de captura de la huella produce

Areas con demasiada tinta: manchones

Rupturas en las crestas producidas por falta de

tinta.

Variaciones de posicin debidas a los cambios

de presin.


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Pasos de extraccin de minutiae

Preproceso y segmentacin

Clculo del campo de orientacin

Separacin de fondo y objeto

Segmentacin de crestas

Suavizacin direccional de las crestas

Adelgazamiento morfolgico y extraccin de

caractersticas

Postproceso: eliminacin de ruido

Densidad de crestas entre el core y el delta calculada a

partir de la imagen adelgazada

i i h ll d il


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Bi i h ll d il


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Busqueda multinivel

Una secuencia de niveles de bsqueda que

reducen el espacio de bsqueda en cada

paso: Bsqueda basada en texto: nombre, color de

pelo, color de ojos,

Basada en la clase Basadas en la densidad de crestas

Basada en el emparejamiento de minutiae

Bi i h ll d il


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Emparejamiento elstico de

minutias Registro: correccin de las

rotaciones/traslaciones indeseadas

Emparejamiento de minutias:

Clculo de la bondad (score) de

emparejamiento

Bi t i h ll d til


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registro

Entrada: conjuntos de minucias

Transformacin asumida: afin, ruido,

eliminacin y aadido de puntos

Es un problema de optimizacin: busca el

mejor emparejamiento mediante una

trasformada de Hough generalizada

Bi t i h ll d til


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En el emparejamiento

algunos puntos puedenno tener

correspondencias y tras

el registro los

emparejamientos se

recuperan con un cierto

error.

Bi t i h ll d til


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Transformada de Hough

Conjunto de transformaciones admitidas

Espacio de parmetros de las

transformaciones admitidas



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Matriz de acumulacin

Clculo de la trasnformacin: para cada par

de puntos de minucias de cada imagen secalcula la transformacin y se acumula



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Emparejamiento de minucias



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Identificacin de huellas

Es el proceso de emparejar una huella

interrogacin (query) contra una base de

datos de huellas dada para establecer laidentidad de un individuo.

Objetivos

Determinar si la huella est presente en la basede datos

Obtener los mejores candidatos



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Identificacin como

correspondencia entre minutiae No se conoce una correspondencia a priori

entre las minucias de las dos huellas

Existen translaciones, rotaciones ydeformaciones no lineales entre las

minucias patrn y las de entrada.

Aparecen minucias espureas en amboscasos

Se pierden algunas minucias



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Dos huellas del mismo dedo, se aprecian las deformaciones

debidas a la presin, adems de rotacin y traslacin.



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Sistema de verificacin on-line

Basado en escaners de huellas digitales



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Fases

Extraccin de minucias (500 dpi)

Extraccin del mapa de crestas

Bsqueda de las minucias

Emparejamiento de minucias

Emparejamiento elstico de un conjunto de

puntos.

Sujeto a deformaciones.



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Extraccin de minucias



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Estimacin del campo de

orientacin Mejora jerrquica del mtodo de Rao

Calcula el nivel de consistencia de las

orientaciones entre bloques vecinos

D son los 5x5 bloques vecinos



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Si la consistencia est por encima de un cierto umbral, se

reestiman las orientaciones entorno a esa regin a una

resolucin menor.



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a: a a a

Deteccin de crestas

Convoluciona con mscaras de tamao LxH

Acentan los mximos locales de intensidad

adaptativamente,en la direccin normal a la

direccin local de la cresta.

Precisa de un postproceso de deteccin de

agujeros y raspaduras (hole & speckle)



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Direccin local de la cresta

Si las dos imgenes

convolucin son mayores

que un umbral se define

como cresta el pixel



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Extraccin de minucias

Trivial si el mapa de crestas est bien

definido: idealmente adelgazado.

Finales de crestas: el nmero de 8 vecinos es 1

Bifurcaciones: mas de dos 8-vecinos

Problemas: rupturas y spikes indeseados

producen minucias espreas. Es necesarioaplicar algn mtodo de suavizacin.



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Suavizacin de crestas

Heursticos:

Si una rama es ortogonal a la direccin de la cresta y su longitud

es menor que un umbral, se remueve.

Si una ruptura es suficientemente pequea y no pasan otras crestaspor medio de ella, se unen los extremos.

Refinamiento basado en informacin estructural

Si varias minucias forman un cluster en una regin pequea, se

remueven todas menos la ms cercana al centro del cluster

Si dos minucias se encuentran bastante cerca, enfrentadas sin

crestas intermedias, eliminar ambas.

Informacin asociada a las minucias: posicin, orientacin

y cresta asociada.



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Emparejamiento de crestas

Proponen reconocimiento mediante

alineamiento.

Fase de alineamiento: se estimantransformaciones de rotacin, traslacin y

escalado entre el input y el patrn en la BD

Fase de emparejamiento: se convierten las

minucias en polgonos en el sistema de

coordenadas polares y se aplican algoritmos de

emparejamiento elstico de cadenas (strings).



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Alineamiento de patrones de

puntos Cada minucia se corresponde con una cresta y el

emparejamiento se hace sobre las crestas



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Durante la deteccin de las minucias, se registran tambin las crestas. Se

representan como curvas planares, con su origen coincidente con la

minucia, el eje x coincidente con la direcci

n de la minucia. La curva est

normalizada por la distancia entre crestas promedio.

Sean Rdy RD las crestas asociadas con las minucias input y patrn.

Paso 1: calcular el emparejamiento como curvas 1D, con L el mnimo de

las longitudes, di

y Di

la distancia al eje x, y el intervalo de muestreo es la

distancia intercresta. Si S supera un umbral proseguir con el paso 2, sino

intentar con otro par de crestas patrn e input.



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Paso 2: calcular la transformacin entre las dos crestas. Calcula el

vector de traslacin referido a las minucias de referencia:

Calcula el ngulo de rotacin entre las crestas:

Paso 3: sea la minucia de referencia. Trasladar y

rotar todas las minucias de acuerdo con los parmetroscalculados para esta minucia de referencia.



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Emparejamiento de los puntos

alineados La existencia de deformaciones en la

impresin de la huella implica que es

necesario un emparejamiento elstico.Minucias

patrn e

input



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Paso 1: convertir a coordenadas polares respecto de la minucia

de referencia:

Paso 2: representar las minucias en orden de distancia radial

Paso 3:Emparejar las representaciones radiales mediante un

algoritmo de programacin dinmica y obtener la distancia de

edicin entre las representaciones polares.



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Paso 4: usa la distancia de edicin para establecer la

correspondencia de las minucias. La medida del

emparejamiento es:Npair nmero de minucias que caen en

las cajas de acotacin de las minucias

patrn.

Justificacin:

Deformaciones no lineales son radiales.

Es ms facil de formular la rotacin en el espacio de

coordenadas polares.



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Emparejamiento de cadenas

Se hace en el paso 3

Introducen criterios de elasticidad

Definicin recursiva de la distancia de

edicin C(M,N)



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Ajuste adaptativo de

alineamiento para el

emparejamiento elstico



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