UNIVERSIDAD DE CIENCIAS HUMANIDADES INGENIERIA ELECTRONICA CON MENCION EN TELECOMUNICACIONES
PROCESAMIENTO DIGITAL DE SEÑALES
PROFESOR: ZAMORA VILLAORDUÑA
INTEGRANTES: MUÑOZ CANALES CHAVEZ OYANGUREN
AULA:
601
TURNO:
NOCHE
LIMA, LOS OLIVOS 04 DE JULIO DEL 2012
Índice: 1.-Huella dactilar 1.1.- Huella digital 1.1.1.- Tipos de huella digital 2.-Formas de captura y digitalización de huellas 2.1.-FTIR 2.1.1- FTIR un prisma 2.1.2.- FTIR primas en serie 2.2.- Fibra óptica 2.2.1.-(1) Cámara CCD. 2.3.- Electro óptico 2.4.- Sensores capacitivos 2.5.- Sensor térmico 2.6.- Sensor Capo eléctrico 2.7.- Piezoeléctrico 2.8.- Sensores de ultrasonido 3.- Aplicación de filtros a.-Normalización b.-Binarización c.- Filtro pasa bajo y pasa alto d.- Marcador de calidad 4.- Formas de extracción y comparación 4.1.- Método Minutiae 4.1.1.-Descripción del método a.- Terminación b.-Bifurcación c.-Delta d.-Core 4.2.- Método de Correlación 4.3.- Método de paridad de superficie 5.-Conclusión
Introducción
Desde la antigüedad muchas culturas sabían que no podían existir dos huellas dactilares iguales, los babilonios aseguraban sus intercambios comerciales sobre una pieza de arcilla en la que se presionaba para dejar marcada su huella dactilar. Los antiguos escultores griegos dejaban huellas por sus esculturas como una especie de firma para indicar que habían realizado dicho trabajo. Como se anticipa las huellas dactilares ya han sido usadas como una especie de identificación, pero en los últimos siglos se dejó se utilizar este método para identificar a las personas, sin embargo a inicios de los 90 volvió a resurgir esta forma de identificación pero ahora apoyado por diversas técnicas electrónicas para la identificación y para seguridad muy necesarias para la era digital; sin embargo aún su desarrollo no se había masificado, es pertinente aclarar que después del atentado del 11 de setiembre del 2001 a la torres gemelas, surgió una paranoia por la seguridad, y es ahí que la detección e identificación por huella dactilar encontró su nicho de expansión, así como los otros tipos de detección biométrica.
1.
HUELLA DACTILAR Es una característica típica e individual de los seres humanos, que en los últimos siglos ha servido junto al iris, voz, etc, como identificadores, esta relación es conocida actualmente como Biometría.
Las huellas dactilares se clasifican en: Arco derecho (A) Arco con Tendencia (T) Circular (W) Lazo derecho (R) Lazo izquierdo (L)
1.1 Huella digital
Es el proceso por el cual se digitaliza una huella dactilar, siendo todo esto un proceso sistemático para obtener una representación lo más fiel posible a la huella original Aquí se presenta el esquema de procesos por el cual de realiza la digitalización de la huella dactilar. Fingerprint input: Introducción de la señal, en este caso la huella dactilar. Capture y enhancement: captura de la señal de entrada así como el mejoramiento de la señal obtenida Feature extraction: Extrayendo características de la huella dactilar, usando la imagen ya procesada. Comparison: comparando las características, así como parámetros de identificación de la misma. Fingerprint database: revisando con la base datos. Resultado: Emitiendo resultado de salida para el cual fue diñado el sistema.
Diagrama de bloques de un detector de huellas
2. Formas de captura y digitalización de las huellas dactilares 2.1.- Sensores ópticos Este tipo de sensores tiene ventajas entre las que se incluyen resistencia ala variaciones de temperatura, costo reducido, resoluciones de 500 dpi lo que induce a una mayor calidad de imagen y mayor área de sensibilidad. 2.1.1 a) Frustrated total internal reflection (FTIR un prisma) Frustración de reflexión interna total Este tipo de sensor óptico detecta las variaciones entre valles y crestas características de superficie de toda huella dactilar.
Se conforma por un prisma el cual es iluminado por luz difusa o un banco de diodos led, esta luz o conjunto de luces es absorbida en gran medida por los valles y reflejadas por las crestas, estos reflejos son dirigidos por la características del prisma usado hacia una cámara CCD (1) . En la actualidad los sensores FTIR han visto reducir su tamaño como su costo y trabajando en conjunto con sensores CMOS; además de ser utilizados como pequeños sistemas embebidos en artículos de electrónica de consumo (Celulares, laptops, etc).
Descripción del FTIR
(1)
Cámaras CCD: es un circuito integrado con condensadores enlazados y acoplados en su interior, los cuales transfieren entre transfieren su carga eléctrica, fueron inventados por Willard Boyle y George Smith en 1969, recibiendo por ello el premio nobel de Física en 2009.
b).-Frustrated total internal reflection (FTIR prismas en sierra) Frustración de reflexión interna total Este tipo de sensor difiere en el prisma de reflexión el cual pasa de usar uno a un conjunto de prismas en serie, con la consiguiente ventaja de reducción de tamaño, sin embargo también reduce la calidad de las imágenes obtenidas a diferencia del FTIR de un solo prisma.
FTIR de prismas en serie o sierra
2.1.2 Fibra Óptica Con esta técnica se usan placas de fibra óptica en lugar de prisma y leds. La huella hace contacto directo con la placa de fibra realizando una interferencia en la fuente de luz de la fibra óptica, esta interferencia es captada por una cámara CCD o CMOS, estos sensores están directamente conectados a la placa de fibra óptica permitiendo una gran sensibilidad como respuesta a la huella en contacto. Debido a su alto costo este tipo de técnica no es usada en sensores de áreas mayores que este tipo de aplicaciones.
2.1.3 Electro óptico Este tipo de sensor consiste en el uso de dos capas: un polímero emisor de luz y una matriz de fotodiodos. Cuando el polímero es polarizado un voltaje apropiado, estos emiten luz los cuales serán variados de acuerdo a la energía potencial que es aplicada por la presión de la huella sobre la primera placa de luz, lo cual creará un patrón de luces las cuales serán digitalizadas. Este tipo de sensores aún no se comparan con la calidad de imágenes obtenidas con las de tipo FTIR.
2.1.4 Sensores de estado sólido Conocidos también como sensores de silicio, fue una respuesta a la necesidad de obtener sensores de mayor área y menor costo que los ópticos. Consiste en una matriz de pixeles, donde cada pixel representa un sensor en si mismo. Estos tipos de sensores se subdividen en:
2.1.4.1 Sensores capacitivos Un sensor capacitivo utiliza una matriz bidimensional de micro – capacitores en una placa, insertados en un chip. Los cuales reciben variaciones en sus voltajes de carga producidos por la distancia de valles y crestas de las huellas dactilares.
2.1.4.2 Sensor térmico Están conformados por materiales piro-electricos lo cuales generan corrientes basada en su cambio de temperatura. Esta diferencia de temperatura son producidas por la piel de las crestas y el aire entre los valles de las huella, y los cuales son usados para adquirir la imagen de la huella.
A diferencia de los sensores capacitivos presentan resistencia a los campos (ESD) ni tienen problemas con capa protectoras de 10 a 20 micrones de espesor.
2.1.4.3 Sensores campo eléctrico Los problemas producidos por el contacto con la piel en los sensores ópticos y capacitivos, no se presentan en este tipo de sensores. Los cuales se componen de un campo eléctrico inducido sobre una capa conductora que estará en contacto con la huella, la cual producirá alteraciones en el campo eléctrico.
2.1.4.4 Piezoeléctrico (Presión) A diferencia de los otros sensores este tipo de sensor no está hecho de materiales dieléctricos conductores. El dedo al aplicar presión sobre el material piezoeléctrico genera una pequeña corriente, conocido como efecto piezoeléctrico. Las diferencia de presión producidas por los valles y crestas característicos de cada huella dactilar producirá un conjunto diferenciado de pequeñas corrientes. Las principales desventajas de este método son la poca sensibilidad de detección de detalles, lo cual es propio de las piezas piezoeléctricas destinadas principalmente a desarrollo de fuente de corriente.
2.1.3 Sensores de ultrasonido Este sensor emite señales acústicas perpendiculares a la huella, lo cual produce variación en la impedancia acústica debido a las distancias de profundidad entre valles y crestas. El rango de frecuencia usado para este propósito está entre los 20KHZ y 1 GHz. Es el mejor método para obtener imágenes detalladas de las huellas dactilares, a diferencia de los sensores de campo eléctrico, está tecnología no se ve afectada por las emisiones de la piel en contacto a la superficie detectora; sin embargo al elevado costo de implementación no se ha masificado su uso.
3.- Filtros de aplicación en la imagen obtenida Al ser capturadas las imágenes de las huellas dactilares presentan una gran cantidad de ruido y errores propios del medio de contacto, la piel y el sistema, es por eso que es necesario aplicar filtros y técnicas de depuración a la imagen digitalizada para reducir estos ruidos, y así obtener una imagen de mayor calidad.
Normalización (Transformando a escala de grises)
La normalización convierte los colores de la imagen en escala de grises para una mayor facilidad en la comparación de las imágenes así como determinar con mayor precisión a calidad de imagen obtenida.
Binarización (Escala de grises a imagen binaria)
Es proceso por el cual la imagen convertida en escala de grises es transforma en una imagen binaria, la cual es una imagen de 2 colores 1 color por cada pixel de imagen, normalmente se usa blanco y negro.
Filtro Pasa bajo (Proceso minutiae )
Los filtros “suavizan la imagen”, en otras palabras coincide los valores de píxeles cercanos, evitando la aparición de pixeles intermedios, conllevando a la eliminación de errores y datos incorrectos (ruido).
Marcador de calidad (Redundancia de imágenes)
Este paso realiza una separación de datos redundantes (repeticiones), para mejorar y optimizar los análisis de reconocimiento.
4.- Formas de extracción y comparación Existen muchos algoritmos que realizan esta tarea, pero los principales son los siguientes:
Método Minutiae (El más usado) Este método consiste en el reconocimiento de patrones característicos de las huellas dactilares, estos patrones se llaman minucias (Minutiae) y se subdividen en:
Terminación: Es donde una cresta termina y no continua Bifurcación: Es donde una cresta se divide en dos caminos.
Delta: Es una zona donde se concentra en forma triangular una cantidad de crestas Core: Es la zona central o núcleo característicos de la huellas dactilares.
Indice Kappa: Es un indicador de eficiencia entre el clasificador y las clases de huellas con las que se trabaja, un valor de 1 indica mayor exactitud y valores cercanos a „0‟ indican menor exactitud.
Método de correlación Es un método simple que consiste en la comparación por superposición de la imagen obtenida con respecto a otra imagen obtenida de la misma huella, para su identificación, esté método se realiza pixel x pixel procesándolo con diferentes lineamientos.
Paridad de superficie Este método usa los patrones, orientación, frecuencia sombras y texturas de las crestas de la huella. En algunos casos este método es considerado de mayor precisión que el método de minucias (minutiae), debido a que en imágenes de baja calidad los patrones usados por el método minutiae suelen ser muy difíciles de detectar.
5.- Conclusiones Se podría decir que el algoritmo general de proceso de estos métodos para la detección de las crestas se centra en la obtención de la imagen de la huella hacia escala de grises luego 2 imágenes consecutivas obtenidas son usada para un mapeo bidimensional de la huella donde se aplica un transformada de Fourier para diferenciar y cuantizar las frecuencia de la señal obtenida en grises y así poder diferenciar las crestas de las huellas del sudor, ruido, temperatura, etc. Luego el algoritmo se centra en la frecuencia espectral que rodea a los poros de la piel, y seguidamente en la dinámica de cuantificación de máximos y mínimo producidos por las variaciones entre valles y crestas de la huella dactilar.
Grafica de obtención y aproximación de máximos y mínimos del algoritmo.
Bibliografía: http://biometrics.cse.msu.edu/publications.html
Wikipedia: http://es.wikipedia.org/wiki/Huella_dactilar IEEE: http://ieeexplore.ieee.org/xpl/articleDetails.jsp?arnumber=5636247 TOMASI, “Sistema de Comunicaciones electrónicas”, Pearson education, 2008. http://arantxa.ii.uam.es/~jortega/RecHuella_ASAL.pdf “Validity and Acceptability of Results in Fingerprint Scanners”, Majid Meghdadi, Saeed Jalilza, de Computer and Electrical Departme Zanjan University Iran
Sistemas de identificación personal y biometría, Juan lopéz García N. Ratha, K. Karu, S. Chen, and A. K. Jain, “A real-time matching system for large fingerprint database”,