Poster Paper LucianoBAEZ

El presente trabajo muestra la forma de trabajo para la extracción de puntos característicos o de Galton de las huellas dactilares, mediante el tratamiento digital de la imagen. Asumiendo que la mejora de la calidad de la imagen y el almacenado para su comparación quedan fuera de los límites del trabajo de estudio. Huella dactilar. ObtenerAncho ObtenerAlto min:=0 max:=ancho*alto; ColorCresta:=Negro; ColorSurco:=Blanco; ColorMarca:=rojo; posicion:=0; Paso:=paso+1; y:=1; sinmarcas:=verdadero; X:=1; Y:=y+1; Pixel:=Obtenerpixel(x,y) X:=x+1; posicion:=posicion+1; Repetir hasta que Sinmarcas=verdadero y paso>1 Mientras y<alto hacer Fin Repetir Fin Mientras Fin Mientras Mientras x<ancho-1 hacer AnalizarPixel Pixel:=ColorSurco; SinMarcas:=false; Si pixel=Colorcresta Si pixel=ColorMarca INTRODUCCION La base científica del reconocimiento de huellas dactilares está basada en la dactiloscopía (derivación de los vocablos griegos: daktylos (dedos) y skopein examen o estudio) y pueden determinarse como el procedimiento técnico que tiene por objeto el estudio y clasificación de los dibujos dactilares con el fin de identificar a las personas distinguiéndolas unas de otras. Las huellas dactilares han sido utilizadas para propósitos de identificación durante muchos años. Son razonablemente precisas y en la actualidad hay un gran número de aplicaciones civiles y policiales, que incluyen el uso de las huellas dactilares. Por esas y otras razones, se pretende diseñar un sistema de reconocimiento que se base en las características geométricas y topológicas isométricas (número de bifurcaciones, líneas adyacentes, y características de los vecinos) del patrón de la huella. Estos métodos matemáticos fueron desarrollados para distinguir, morfológicamente, las diferencias entre cada una de las huellas dactilares. Pero ¿para qué diseñar un sistema informático de reconocimiento de huellas dactilares si ya existen en el mercado? Sería bueno ofrecer un sistema dactiloscópico, con tecnología nacional, donde los argentinos: la policía científica, las comisarías, el ejército, y las compañías sepan cómo están clasificando las huellas de los ciudadanos o de sus empleados. Además, porque los sistemas que venden empresas extranjeras son cajas negras, que no permiten adaptarse en forma exacta a las necesidades. El presente trabajo es parte del proyecto de trabajo final (materia de la carrera de Ingeniería en Sistemas de Información, de la UTN FRC) y se basa en la comparación de minucias. Las minucias, o características de Galton (figura 1), son las discontinuidades locales en el patrón de la huella dactilar que corresponden esencialmente a las terminaciones y a las bifurcaciones de las líneas del canto de la huella dactilar. Terminación Bifurcación Laguna Línea independiente Punto o isla Spur Cruce Figura 1. Los tipos más comunes de las minucias. RESULTADOS En este trabajo se ha presentado la metodología para reconocer Huellas Dactilares por medio del tratamiento digital de la imagen. Si bien se han hecho pruebas y realizado desarrollos de software para poder realizar este trabajo, el objetivo de este no ha sido realizar un software de reconocimiento o de clasificación, sino el sentar las bases para el desarrollo de software AFIS nacionales y motores de comparación de huellas para hardware biométrico. Como se ha expresado, esta tecnología funciona correctamente para el reconocimiento de Huellas Dactilares. La discusión que se presenta para próximos trabajos que se propone, es el estudio detallado de filtros (Ver Nota 1) de imágenes. Ya que para este trabajo en particular se partió de la idea de que la imagen no posee defectos de captura y/o digitalización, o los mismos son mínimos. Se ha comenzado a trabajar con filtros de Gabor, aunque todavía se tienen los resultados deseados. Y otro punto a tener en cuenta, es el generar un formato de almacenamiento de huellas dactilares para disminuir los tiempos de comparación y búsqueda. Se propone un formato que guarde la imagen original, la imagen mejorada, las minucias con sus correspondientes tipos de minucias y coordenadas, y los vectores relativos a todos los puntos. Si bien podría ser un formato al estilo XML que almacene todo, también se debería armar una estructura de tablas para un RDBMS. En conclusión, se han obtenido buenos resultados en el tratamiento digital de la imagen, para la obtención de los puntos de Galton. Y por este motivo alienta a ampliar los límites del proyecto para incluir en el futuro filtros, estructuras de datos, y programación un motor de búsqueda de huellas, etc. PROCESO La visión por computadora se define como los procesos de obtención, caracterización e interpretación de información de imágenes tomadas de un mundo tridimensional (en la aplicación de reconocimiento de huellas dactilares, se limita a imágenes en dos dimensiones). Estos procesos pueden a su vez ser subdivididos en seis principales: 1) Captación 2) Pre-procesamiento 3) Segmentación 4) Descripción. 5) Reconocimiento. 6) Interpretación. Se ha adaptado estos procesos al reconocimiento de huellas dactilares en forma específica quedando el proceso de reconocimiento dividido en: 1) Adquisición de huella dactilar (imagen en escala de grises). 2) Proceso de mejora de la imagen. (manual o automática) 3) Binarización de la imagen. (Convertir escala de grises a blanco y negro). 4) Esqueletización o Adelgazamiento. 6) Extracción de minucias y datos de posicionamiento. 7) Guardado de minucias en RDBMS para posterior comparación. el resto del mundo recién en el siglo XX a partir de la publicación del libro . Lo escribió el creador del sistema: , un dálmata nacionalizado que el 15 de noviembre de 1888 entró a la policía de la provincia de Buenos Aires como meritorio de oficina. Desde entonces, las líneas de los dedos humanos pueden convertirse en barrotes de cárcel. El sistema resultó tan exitoso que los testigos asistían curiosos a la torna de las huellas dactilares en los bebés recién nacidos. Ciento diez años atrás, el asesinato de los chiquitos conmovía a Necochea. Los sospechosos eran dos, pero la investigación había llegado a un punto muerto. Hasta que entró en escena Juan Vucetich y descubrió al culpable. Dactiloscopía comparada: el nuevo sistema argentino (1904) Juan Vucetich HISTORIA En la historia de la Dactiloscopía pueden distinguirse tres periodos (Prehistórico, Empírico y Científico): : Se caracteriza por la carencia de documentación fehaciente sobre el uso de calcos papilares que daten de ese período. Existencia comprobada de: diseños dactilares, palmares y plantares insertos en paredes de cavernas, en útiles y cacharros de uso doméstico, en armas, etc. Algunos coloreados, otros impresos en arcilla modelada correspondientes a objetos de adorno o culto religioso, secados al sol o cocidos al fuego. Nada hay probatorio del uso de identificación personal de tales impresiones papilares las que en algunos casos obedecen pura y exclusivamente a la casualidad y en otros por ritos religiosos de superchería por parte del hombre primitivo. : Caracterizado por la falta de conocimientos científicos básicos que permitieran fundamentar postulados (perennidad, inmutabilidad, variedad) de índole tecnológico para la identificación física personal a través de los calcos papilares, es decir, el no conocimiento de elementos capaces de sistematizar funcionalmente la utilización de las impresiones papiloscópicas para la debida e indudable fijación y determinación de la identidad humana. : Se caracteriza por la existencia irrefutable de Leyes Físicas, científicamente experimentadas y comprobadas. Y van desde el Año 1664 (Dr. Marcelo Malpighi: Anatomista italiano, primeros trabajos relacionados con las eminencias y diseños papilares, pero únicamente desde el campo de acción de la anatomía fisiológica médica.) hasta la actualidad. A los fines de destacar los aportes utilizados a presente trabajo, se destacan 3 aportes puntualmente: Año 1858 El Dr. Henry Faulds: De nacionalidad inglesa, médico en el Hospital deTsukiji, Japón; su actuación es: Año 1888 Sir Francis Galton: Nacido en 1822, en Duddleston, cerca de Birmingham, estudió medicina y se doctoró en Cambridge. Fue secretario y presidente de la Cambridge. Los aportes de Galton son: Año 1892 En julio de 1892, en Necochea, una mujer asesino a sus dos hijos y acusó del crimen a un vecino. Pero dejó sus huellas dactilares en una puerta, y, esa pista la condenó. La dactiloscopía fue reconocida por ! ! ! PREHISTORICO EMPIRICO CIENTÍFICO en Argentina. 1°) Analiza impresiones dactilares obrantes en piezas de cerámica de origen japonés y de la era Prehistórica. 2°) Describe tipos de dibujos papilares dactilares, y de conformaciones particulares de las líneas que los integran, las que posteriormente fueran denominadas por Forgeot y Vucetich “Puntos Característicos”. 3°) etc. 1°) Encuentra la diversidad de los diseños dactilares entre 38 a 42 tipos distintos. 2°) Idea un sistema de clasificación de los diseños dactilares, pero como complemento del sistema antropométrico de Bertillón (No ideó por sí mismo un sistema de clasificación utilizable y apropiado para sustituir a la antropometría, pero suministró todos los datos para hacer ello posible) 3°) Determina un procedimiento para el conteo de líneas dactilares, especialmente en las presilla, que toma desde el “delta” hasta la cúspide del asa central, cuya línea recta e imaginaria posteriormente y en forma universal, se dio en denominarla “Línea de Galton” 4°) El 6 de octubre de 1892 se edita un libro titulado “Fingir Print” donde expone todas sus experiencias y resultados obtenidos sobre la técnica de identificación dactiloscópica. Figura 2. Juan Vucetich La adquisición de la huella (Figura 3) es el proceso a través del cual se obtiene una imagen digital de la misma. Para lograr esto se requiere de un sensor de imagen con capacidad de digitalizar la señal producida por este (lector de huellas, scanner, etc.). Una vez obtenida la imagen, esta se debe mejorar; ya sea en forma automática por medio de filtros (por ejemplo por filtros de Gabor, ver Nota 1), o en forma manual, realizada por un especialista en huellas dactilares(Figura 4). El fin de mejorar la imagen es alimentar al siguiente proceso para que no Figura 3 Imagen obtenida del scanner binarise “basura”. El proceso de binarización consiste en llevar una imagen de escala de grises, (normalmente 256 bits de profundidad) a una imagen blanco y negro, (2 bits de profundidad) con el fin de alimentar al siguiente proceso. La esqueletización o adelgazamiento consiste en aplicar algoritmos consecutivos de adelgazamiento de imágenes con el fin de reducir el grosor de las crestas en la imagen binaria a un solo píxel. Estas operaciones son necesarias para poder extraer las minucias de la huella dactilar. Con la imagen una vez adelgazada, se extraen las minucias o características de Galton que constituyen el patrón biométrico de la huella. Para ello, se determina si cada píxel de la imagen adelgazada pertenece o no a una cresta, y en el caso de que así sea, si pertenece a una bifurcación o un principio o final de cresta. Para el proceso de extracción de minucias se analiza cada Píxel de la imagen y se analiza sus vecinos. Es decir que a cada píxel (nro. 5 en Figura 8) le corresponden vecinos (nros. 1,2,3,4,6,7,8 y 9) en los cuales se buscaran patrones para saber si existe una minucia en dicho punto. Una vez barrida toda la imagen se obtendrán los puntos característicos con sus Figura 5 Imagen binarizada Figura 4 Imagen mejorada por filtro Figura 6 Algoritmo de Adelgazamiento coordenadas relativas en la imagen. De esta manera se podrán almacenar junto con los vectores correspondientes a cada uno de los puntos encontrados. Es decir que si se encontraron n puntos, por cada punto encontrado se trazará n-1 vectores a los n-1 puntos restantes. Permitiendo de esta manera la comparación con otras huellas aunque estén rotadas en posición A Figura 9 Patrones a encontrar en los vecinos de un píxel. B C y D Figura 7 Imagen esqueletizada Figura 8 Vecinos de un píxel Figura 10 Imagen con las minucias encontradas Figura 11 Imagen con la vectorización de todas las minucias respecto de la primera encontrada. Mas información en http://www.luchonet.com.ar/huellas.htm Extracción de características de Galton de Huellas Dactilares por procesamiento digital de la imagen. Universidad Tecnológica Nacional Facultad Regional Córdoba Por: Luciano BAEZ tanto en el dominio espacial como en el de la frecuencia, a diferencia de lo que ocurre con las funciones sinusoidales, que están perfectamente localizadas en el dominio espacial (o temporal) y completamente deslocalizadas en el de la frecuencia. Por lo tanto, son las funciones más adecuadas para representar una señal conjuntamente en ambos dominios. Ésta es la base que llevó a Gabor a introducirlas en 1946. La transformada de Fourier de un filtro de Gabor son gaussianas centradas en la frecuencia de la función armónica (siendo estas gaussianas la transformada de Fourier de la gaussiana temporal o espacial). Se puede llegar a este resultado empleando la propiedad de convolución de la Transformada de Fourier, que transforma los productos en convoluciones. Así, la transformada de la respuesta de impulso de Gabor es la convolución de la transformada de la función armónica y de la transformada de la función gaussiana. El filtrado de una imagen con funciones de Gabor está relacionado con los procesos en la corteza visual. Concretamente, son un buen modelo para los campos receptivos de las células simples de la corteza cerebral si se supone que éstas poseen un comportamiento lineal. Además, los filtros de Gabor se han empleado en el procesamiento digital de imágenes, donde se han mostrado eficientes a la hora de realizar diferentes tareas, tales como segmentación de texturas, compresión, etc. El primer hecho sirvió de inspiración para el desarrollo de aplicaciones en el campo del tratamiento de imágenes, mientras que los éxitos en este último campo impulsaron la aparición de teorías acerca de lo que sucede en la corteza visual. Nota1 El filtro de Gabor es un filtro lineal cuya respuesta de impulso es una función armónica multiplicada por una función gaussiana. Son funciones casi pasa banda. La principal ventaja que se obtiene al introducir la envolvente gaussiana es que las funciones de Gabor están localizadas Referencias Libros - Handbook of fingerprint recognition. Maltoni, Maio, Jain, Prabhakar. - Automated Fingerprint Identification Systems. Peter Komarinsky. - Advances in FingerprintTechnology. Henry C. Lee & R.E.Gaensslen. A.K. Jain "Fundamentals of Digital Image Procesing", Ed Prentice Hall, 1989 - - A. K. Jain, R. Bolle, S. Pankanti. Biometrics: Personal Identification in Networked Society. KluwerAcademic Publishers. 1999. - H. C. Lee, R. E. Gaensslen.Advances in Fingerprint Technology. CRC Press LLC. 1994. Papers - D. Maio, D. Maltoni, "Direct Gray-Scale Minutiae Detection in Fingerprints", IEEE tPAMI, v. 19, no. 1, 1997 - A Real-Time Matching System for Large Fingerprint Databases. IEEE paper v.18 n.8Agosto 1996. - A User Interface Using Fingerprint Recognition - Holding Commands and Data Objects on Fingers. Atsushi Sugiura Yoshiyuki Koseki C&C Media Research Laboratories, NEC Corporation. A. K. Jain, L. Hong, S. Pankanti, R. Bolle. “An Identity-Authentication System Using Fingerprints”. Proceedings of the IEEE, vol. 85, no. 9, September 1997. - D. Maio, D. Maltoni. “Direct Gray-Scale Minutiae Detection in Fingerprints”. IEEE Trans. on Pattern Analysis and Machine Intelligence, vol. 19, no. 1, January 1997. - Datos de Contacto Nombre: Luciano Martín BAEZ MOYANO Institución: UTN FRC. Email: [email protected] [email protected] Home Page: http://www.luchonet.com.ar/huellas.htm

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