SISTEMA EVOLUTIVO RECONOCEDOR DE HUELLAS DIGITALES

Paola Neri, Celia Perez, Araceli Tlamanca
[email protected], [email protected]
Universidad Anahuac de Xalapa
Circuito Arco Sur s/n Reserva Territorial Xalapa, Ver.

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Imagen de Invariantes

Resumen

En este documento se propone la aplicación de los Sistemas Evolutivos al reconocimiento de huellas digitales. El sistema almacena la matriz de puntos invariantes de cada una de las huellas digitales que se ingresan al Banco de Imágenes. Cada imagen almacenada representa la matriz de puntos invariantes de las huellas digitales es decir el conjunto de los puntos que no varían aun si la imagen se traslada o rota unos cuantos grados e incluso si tiene leves modificaciones (por ejemplo a causa de un accidente o cambio drástico del peso corporal). Al momento de buscar una huella, esta se compara con la matriz de puntos invariantes almacenada de esta misma y de tener un porcentaje alto de semejanza se acepta y refuerza la imagen. La actualización de una imagen se realiza cada vez que una huella es reconocida pues esta se "adiciona" a la imagen almacenada reforzándola. Lo anterior hace que el sistema este aprendiendo constantemente de su entorno manteniéndose actualizado permanentemente.

Palabras clave: Reconocimiento de patrones, sistemas evolutivos, matriz de puntos invariantes, banco de imágenes, huella digital.

Rejillas

La aplicación de las matrices evolutivas al campo de reconocimiento de patrones se muestra a través de las rejillas. Una rejilla se construye tomando una imagen, sin importar su tamaño, se sustituye por otra de tamaño fijo conocida como imagen normalizada. Cantú introduce una rejilla variable que consiste en un mecanismo de muestreo probabilístico y cuyos limites se están moviendo aleatoriamente esto es cada vez que la rejilla toma una fotografía de la imagen esta es ligeramente diferente y como en un proceso dado se toman k fotografías y todas se acumulan sobre el mismo vector, el efecto es equivalente a tomar k imágenes ligeramente del mismo objeto, por lo que la velocidad de convergencia crece rápidamente.

El uso de rejillas reduce algunos de los problemas de las técnicas tradicionales donde las imágenes son similares, movidas y parciales. El movimiento de la rejilla se puede complicar tanto como se quiera por ejemplo puede ser hacia los lados y arriba y abajo. También puede ser pendular con lo que se pude hacer que la rejilla gire cierto número de grados a la izquierda y derecha lo que equivale a "ver"la imagen inclinada. Como todo se acumula en el mismo saco, al sistema le es indistinto que la imagen llegue derecha o inclinada.

El enfoque de rejilla variable facilita el reconocimiento de imágenes bajo información parcial ya que la misma rejilla en ciertos momentos solo "ve" fragmentos de la imagen. La rejilla entonces obtiene una muestra de la imagen original pero con sus "marcas" resaltadas.

Esta técnica de detección de las variaciones entre imágenes es parecida a la que usa el sistema de visión humano la cual detecta estas mismas variaciones con movimientos rápidos del músculo ocular (fobeo).

En este sistema la rejilla variable es la matriz con la que el sistema "ve" y "recuerda" una imagen es decir la rejilla es el mecanismo de percepción, almacenamiento y procesamiento del sistema.

Análisis del Sistema

En esta aplicación el sistema "comprende" el lenguaje de comunicación visual a partir de ejemplos (imágenes de huellas digitales), y al mismo tiempo construye su base de conocimiento (matrices de puntos invariantes); proceso que le permitirá poco a poco aumentar su conocimiento del lenguaje, manejar eficientemente su propio conocimiento e interactuar con el usuario del sistema.

El sistema descrito en este documento reconoce huellas digitales y actualiza de forma permanente el banco de imágenes sin preocuparse del proceso de adquisición de las mismas. Cada imagen almacenada representa la matriz de puntos invariantes de las huellas digitales es decir el conjunto de los puntos que no varían aun si la imagen se traslada o rota unos cuantos grados e incluso si tiene leves modificaciones (por ejemplo a causa de un accidente). La actualización de una imagen se realiza cada vez que una huella es reconocida pues esta se "adiciona" a la imagen almacenada reforzándola. En otras palabras el sistema este aprendiendo constantemente de su entorno manteniéndose actualizado permanentemente.

El sistema requiere de un módulo que almacene en primera instancia las imágenes que se desea formen parte del Banco de Imágenes. Cada imagen ya capturada de la huella digital será convertida a una escala de grises con el fin de aumentar la nitidez y distinguir con mayor claridad las líneas y los surcos.

Este sistema reconocedor de huellas digitales está programado en lenguaje java lo cual le da la habilidad multiplataforma y requerimiento de espacio reducido. Se eligió el formato de imagen jpg por permitir compresión lo cual brindará una buena resolución y un reducido espacio.

El sistema es confiable al momento de hacer comparaciones. El usuario puede contar con la seguridad de que su huella será reconocida, siempre y cuando esta haya sido almacenada con anterioridad. De no ser así el acceso le será negado. La interacción con el sistema es sencilla al contar con una interfaz grafica amigable.


Conclusiones

El presente proyecto propuso el uso de las matrices evolutivas a través de las rejillas como medio de percepción, almacenamiento y procesamiento en un sistema reconocedor de hullas digitales como una opción de actualización permanente del Banco de Imágenes.

El uso de rejillas reduce el tiempo de entrenamiento del sistema en el reconocimiento de huellas puesto que la imagen almacenada equivale a tener k muestras de la imagen en diferentes ángulos.

El uso de matrices evolutivas reduce considerablemente las fallas en el reconocimiento de imágenes que no han sido actualizadas en mucho tiempo. Esto se debe a que el sistema esta aprendiendo de las huellas de entrada actualizando permanentemente su banco de imágenes.

Referencias

-GALINDO Soria, Fernando. "Sistemas Evolutivos". Boletín de Política Informática del INEGI- SPP. Cd. de México. Septiembre de 1986.

-GALINDO Soria, Fernando. "Matrices Evolutivas". Revista Científica num. 8. Editorial de la ESIME del IPN. Cd. de México. Marzo - Abril de 1998

-GALINDO Soria, Fernando. "Desarrollo Histórico de los Sistemas Evolutivos".UPIICSA del IPN. Cd. de México. Noviembre 1989.

-TORRES Hernández, Luis E., LONGORIA G., Alfonso, ROJAS Salinas, Antonio. "Aplicación de los Sistemas Evolutivos en el Análisis de Espectros de Rayos Gamma". Memorias de la Primera Conferencia de Ingeniería Eléctrica CIE/95. CINVESTAV del IPN. Cd. de México. Septiembre 1995.

-OLIVARES Ceja, Jesús. "Agente Evolutivo Manejador del Conocimiento". Memorias del X Congreso Nacional ANIEI sobre Informática y Computación, Monterrey, N. L. Octubre 1997.

-MEDINA May, José Armando. "Sistemas Evolutivos Generadores de Escenarios Fractales". Memorias del X Congreso nacional ANIEI sobre Informática y Computación. Monterrey, N. L. Octubre 1997.

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