Reconocimiento de Huellas DigitalesPrimer avance

Project Vote

Redes NeuronalesCarmen – Daniel

Adán - Sergio

Reconocimiento de Huellas Digitales

•En esta primera entrega presentaremos el avance correspondiente a las interfaces de entrada y salida de nuestro proyecto, así como la base (básica) de la red neuronal que utilizaremos para el procesamiento y clasificación de las huellas para su posterior identificación.

Distribución del trabajo realizado•Para una mejor organización dividimos el

equipo en pares siendo un par encargado de la implementación de la red y el otro par encargado de la implementación de la interfaz de entrada y salida (aún así cada par estuvo al pendiente del trabajo hecho por los otros)

Sistema (Recopilación/verificación)

Interfaz de entrada

-Después de que el programa lee una huella digital se pasa una representación de la foto a un archivo en código binario que seríala entrada a la red neuronal para que vaya aprendiendo sobrecómo identificar una persona, gracias a lascaracterísticas de cada huella digital. 

-Esto se logra mediante las especificaciones de cada huella como lo son sus crestas y valles y su tipos y clasificaciones.

Interfaz de entrada - Ejemplos

Red Neuronal

•El avance realizado de la red neuronal corresponde a la implementación básica de la misma de la forma:

Red neuronal• En general consiste en un arreglo de entradas aleatorias a

las que se les asigna un peso también de carácter aleatorio para posteriormente obtener el la sumatoria de los productos de estos mismos y comparar esta última con otros parámetros y así que aprenda a cómo clasificar entre dos salidas posibles 0 ó 1.

• Es un avance pequeño pero se trata de la base que nos servirá para posteriormente conectar con nuestras interfaces de entrada y salida y así lograr el reconocimiento de personas por medio de su huella digital.

Red neuronal

•La red se implementó en 4 fases. Siendo la fase 1 y 3 implementadas por Adán Silva, y las fases 2 y 4 implementadas por Carmen Suárez.

Red neuronal, fase 1

La fase 1, consiste en la obtención de la sumatoria de productos de entradas vs pesos, y la comparación de ésta con el valor del umbral para saber si la salida es 0 ó 1. Pide también al usuario una salida esperada que compara con la obtenida por la fórmula si son diferentes crea un nuevo vector de pesos con la fórmula del aprendizaje.

Red neuronal, fase 1

Red neuronal, fase 2

En la fase 2, las entradas ya son aleatorias (pues en la 1 eran pedidas al usuario) dejando sólo al usuario la elección de la salida esperada, al comparar ésta última con la obtenida decide si estuvo bien o necesita hacer un ajuste, cuando hace este ajuste satisfactoriamente termina la ejecución.

Red neuronal, fase 2

Red neuronal, fase 3

En esta fase el cambio más significativo es que ya no se inmiscuye al usuario en la ejecución, todo se realiza de forma «automática». La salida esperada es decidida por el mismo programa dependiendo de la comparación con la obtenida realiza o no el ajuste.

Red neuronal, fase 3

Red neuronal, fase 4

Por último en la fase 4, sólo quedó agregar que el usuario decidiera el número de veces que quiere que la red neuronal haga las pruebas, así como un contador que indiqué cuántas veces acertó a la salida esperada y cuántas veces necesitó de realizar un ajuste en los pesos.

Red neuronal, fase 4

Interfaz de salida

Se realizó un ejemplo del sistema para el encontrar una persona dentro de los archivos que ya se tienen. Primeramente se ingresa una huella digital que sería solicitando el acceso de una persona para el sistema de votaciones, después se procesa esa lectura de imagen para que se represente de forma binaria. Luego al entrar a la red neuronal deberá de ser capaz de clasificar los tipos de huellas que existen y su rápida identificación.

-Para fines prácticos, se comprara un archivo con 2 registros que se tienen para ver si la lectura del solicitante es igual a la de los registros, en caso de ser igual el acceso al sistema seria concedido, por lo contrario se negara el acceso al sistema de votaciones.

Interfaz de salida - Encontrado

Interfaz de salida – No Encontrado

Aportaciones (Investigación, código, mejoramiento, propuestas)

• Daniel Martínez: Link a blog

-Investigación sobre las huellas digitales y sus características principales-Investigación sobre el mejoramiento en la calidad de huellas digitales-Diagrama del sistema-Recolección de BD de imágenes para entrenar neurona-Implementación de entrada del sistema (imagen a binario)-Implementación de salida del sistema (coincidencia de personas)

Sergio Hernández: Link a blog- Investigación sobre cómo diferenciar las huellas digitales.- Pre procesamiento: Se realizó el pre procesamiento (pasar la imagen de la huella digital a binario), y se mejoró ya que el recorrido pixel * pixel de la imagen lo hacia de una forma errónea, además que no acertaba en algunos píxeles el color blanco.- Pos procesamiento: Resultado.

• Carmen Suarez: Link a blog- Investigación sobre huellas digitales y como podrían representarse como entradas para la neurona- Diagrama de arquitectura de neurona- Programación de neurona: implementar n número de iteraciones con sumatoria de producto de pesos y entradas, se añadió la tasa de aprendizaje y se implementó que si la salida esperada difiere de la salida obtenida se realiza un cambio en los pesos.- Investigación de como implementarlo con las entradas reales.

Adán Cuellar: Link a blog-Programación de neurona: base de la neurona generando entradas y pesos aleatorios, comparaciones y decisiones de cuándo es requerido el entrenamiento.-Diseñando un modelo de procesamiento en el que convirtiera las imágenes de las huellas digitales de nuestra base de datos en una combinación binaria que después pudiéramos usar como entradas para alimentar nuestra red neuronal.

• -Propuse el uso de un software llamado Leaves Recognition para observar el comportamiento de dicho proceso de procesamiento – entrenamiento – reconocimiento de patrones con una red neuronal ya hecha para así tratar de nosotros acoplar o complementar la nuestra.

Ligas a aportaciones individuales de código • Adán:• Fase1: http://pastebin.com/Lb9C24kZ• Fase3: http://pastebin.com/4t1P0DnR• Carmen:• Fase2: http://pastebin.com/RLMpjKyW• Fase4: http://pastebin.com/dG5CAS8j• Daniel:• Entrada 1:http://pastebin.com/UAdhsDF3• Entrada 2:http://pastebin.com/kCXmKj6d• Salida:http://pastebin.com/VyKT0ie4• Sergio: Entrada y salida: Blog