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”,