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UNIVERSIDADDE EL SALVADORFacultad Multidisciplinaria de Occidente

PRESENTACIÓN DELTRABAJO DE GRADO

Tema : Estudio, Diseño y Desarrollo de una Solución Informática Basada en Biometría, para el Control de Acceso Peatonal al Campus de la Facultad Multidisciplinaria de Occidente.

Presenta: Br. Víctor Manuel Rodríguez Umaña

Director : Ing. Ernesto Alexander Calderón Peraza

Coordinador: Ing. Raúl Ernesto Martínez Bermúdez

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Introducción

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Introducción

Limitar el acceso al campus y sus zonas es un primer gran paso en pro de la seguridad en la FMO.

El objetivo: una solución centralizada, automatizada y fiable.

El resultado: UAccess, un sistema de control de acceso con dichas características, factible de implementar.

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Aspectos teóricosIntroducción

Biometría: Validación en base a algo que se es, en lugar de algo que se tiene o se sabe.

La biometría no es nueva, simplemente ha sido automatizada.

Un sistema basado en biometría es la solución ideal para el control de acceso al Campus de la FMO.

Aspectos teóricosTécnicas biométricas

Reconocimiento de huella dactilar1

Reconocimiento facial2

Geometría de la mano3

Aspectos teóricosTécnicas biométricas

Reconocimiento del iris del ojo4

Reconocimiento de la voz5

Análisis de escritura6

Aspectos teóricosComparación de técnicas

Uni

ver

sali

dad

Uni

cid

ad

Per

ma

nen

cia

Me

nsu

rabi

lida

d

Ren

dim

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o

Ace

pta

bili

dad

Invu

lner

abili

dad

Reconocimiento de huella dactilar M A A M A M M

Reconocimiento facial A B M A B A A

Geometría de la mano M M M A M M M

Reconocimiento del iris A A A M A B B

Reconocimiento de la voz M B B M B A A

Análisis de escritura B B B A B A A

Aspectos teóricosComparación de técnicas

Uni

ver

sal

ida

d

Uni

cid

ad

Pe

rm

an

en

cia

Me

ns

ura

bili

da

d

Re

ndi

mi

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o

Ac

ep

ta

bili

da

d

Inv

uln

era

bili

dad

TOT

AL

Reconocimiento de huella dactilar 0.34 0.60 0.39 0.10 0.60 0.30 0.20 2.53

Reconocimiento facial 0.51 0.20 0.26 0.20 0.20 0.45 0.30 2.12

Geometría de la mano 0.34 0.40 0.26 0.20 0.40 0.30 0.20 2.10

Reconocimiento del iris 0.51 0.60 0.39 0.10 0.60 0.15 0.10 2.45

Reconocimiento de la voz 0.34 0.20 0.13 0.10 0.20 0.45 0.30 1.72

Análisis de escritura

0.17 0.20 0.13 0.20 0.20 0.45 0.30 1.65

Reconocimiento de huellaConceptos

Cresta

Valle

Minucia

Pixel

Reconocimiento de huellaMejora de la imagen

Normalización: Consiste, básicamente en regular los niveles de luminancia de grises para cada pixel.

Reconocimiento de huellaMejora de la imagen

Estimación del campo de orientación: Permite conocer el ángulo de orientación local de las crestas.

Reconocimiento de huellaMejora de la imagen

Obtención de la región de interés: Efectúa el reconocimiento de la región en que se ubica la estructura de crestas.

Reconocimiento de huellaMejora de la imagen

Extracción de crestas: Crea una imagen limitada a los colores blanco y negro.

Reconocimiento de huellaMejora de la imagen

Perfilado de crestas: Trabaja la definición de los bordes de las crestas y elimina imperfecciones aún presentes.

Extracción del patrónClasificación de minucias

Extracción del patrónAdelgazamiento

El adelgazamiento de la imagen permite tener una imagen fácilmente analizable por un equipo de cómputo.

Extracción del patrónGeneración del patrón

Este paso es el que da como resultado el patrón biométrico lineal de la huella analizada.

Los valores almacenados en el patrón biométrico son:• Coordenadas x e y del pixel que constituye la minucia.• Ángulo de orientación local de la cresta a la que pertenece dicho

pixel.• Información adicional referente a la minucia según su tipo, es decir:

• Cuando se trate de un final de cresta, coordenadas x e y del segmento muestreado de la cresta a la que pertenece dicho pixel.

• Cuando se trate de una bifurcación de cresta, coordenadas x e y del segmento muestreado de una de las ramas de dicha bifurcación.

ReconocimientoAlineamiento de patrones

Dado que la huella no es capturada de manera idéntica, se debe alinear los patrones en base a traslación y rotación.

ReconocimientoComparación de patrones

Realiza la comparación de un patrón de prueba frente a un patrón base, y decide si el primero se valida o no.

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Diseño generalElementos del sistema

Base deDatos

SW.Admin.

SW.Acceso

HW.Acceso

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Base de DatosDiseño general

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Software de accesoDescripción de elementos

libfprint

QSql

libusb

C++

QtThreads

QtWidgets

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Software de accesoEstructura de clases

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Software administrativoDescripción de elementos

JPA

Swing

Jasperreports

Java JNA

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Software administrativoEstructura de clases

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Hardware de accesoDispositivo controlador

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ImplementaciónRequerimientos software

S. Administrativo P. de AccesoGenerales

• Servidor MySQL.

• Linux; con kernel 2.6.32 o superior y gestor gráfico.

• libfprint 0.0.6.

• libusb 2:1.0.8 o superior

• JRE versión 1.6 o superior.

• Librería de JNA.

• Qt4, versión 4.6.3 o superior.

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ImplementaciónRequerimientos hardware

Equipo de cómputo con requisitos mínimos1

Lector de huellas dactilares2

Dispositivo controlador para el torniquete3

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ImplementaciónRequerimientos adicionales

• TORNIQUETE DE ACCESO

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ImplementaciónPasos a seguir

Instalación de la base de datos en servidor1

Instalación del sistema administrativo2

Creación de los usuarios administrativos3

Identificación y creación de las zonas4

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ImplementaciónPasos a seguir

Identificación y creación de los tipos de usuario5

Registro de los usuarios del sistema6

Instalación de los puntos de acceso peatonal7

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¡GRACIAS POR SU ATENCIÓN!

Los golpes más duros definen a los fuertes,las batallas imposibles a los valientes,y los obstáculos constantes a los perseverantes...Mientras mayor es el reto, ¡mayor es la gloria!

Víctor Manuel Rodríguez Umañavimar313@gmail.com

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