Reloj Biométrico

SISTEMAS BIOMÉTRICOS: MATCHING DE HUELLAS DACTILARES

MEDIANTE TRANSFORMADA DE HOUGH GENERALIZADA

Domingo Morales L.

Javier Ruiz-del-Solar

RESUMEN

En este artículo se presenta en primer lugar una introducción general a los llamados Sistemas Biométricos. En este contexto se describe el Reconocimiento de Huellas Dactilares como una de las técnicas biométricas más maduras y confiables, uno de cuyos componentes fundamentales es el matching de huellas dactilares. Se describe la aplicación de la Transformada de Hough Generalizada a este proceso. El algoritmo propuesto se basa en el presentado en [11]. Se incluye un análisis del comportamiento del algoritmo ante rotaciones, ruido y extracción de componentes entre el vector de características query y el template. Finalmente, a partir de este análisis se propone un nuevo algoritmo, que toma como base al anterior, incorporando mejoras sustanciales a su desempeño. Se propone un conjunto de reglas que permite realizar una decisión basada en Lógica Difusa sobre los mejores parámetros para la transformación.

1. Introducción.

Con la evolución de las tecnologías asociadas a la información, nuestra sociedad está cada día más conectada electrónicamente. Labores que tradicionalmente eran realizadas por seres humanos son, gracias a las mejoras tecnológicas, realizadas por sistemas automatizados. Dentro de la amplia gama de posibles actividades que pueden automatizarse, aquella relacionada con la capacidad para establecer la identidad de los individuos ha cobrado importancia y como consecuencia directa, la biometría se ha transformado en un área emergente [8]. La biometría es la ciencia que se dedica a la identificación de individuos a partir de una característica anatómica o un rasgo de su comportamiento. Una característica anatómica tiene la cualidad de ser relativamente estable en el tiempo, tal como una huella dactilar, la silueta de la mano, patrones de la retina o el iris. Un rasgo del comportamiento es menos estable, pues depende de la disposición psicológica de la persona, por ejemplo la firma. No cualquier característica anatómica puede ser utilizada con éxito por un sistema biométrico. Para que esto así sea debe cumplir con las siguientes características: Universalidad, Unicidad, Permanencia y Cuantificación [4].

Un indicador biométrico que satisface estos requisitos es la huella dactilar. Este indicador ha sido utilizado por los seres humanos para identificación personal por más de cien años [2]. En la actualidad las huellas dactilares representan una de las tecnologías biométricas más maduras y son consideradas pruebas legítimas de evidencia criminal en cualquier corte del mundo.

Una huella dactilar es la representación de la morfología superficial de la epidermis de un dedo. Posee un conjunto de líneas que, en forma global, aparecen dispuestas en forma paralela. Sin embargo, estas líneas se intersectan y a veces terminan en forma abrupta. Los puntos donde éstas terminan o se bifurcan se conocen técnicamente como minucias. Para concluir si dos huellas dactilares corresponden o no a la misma persona se lleva a cabo un procedimiento que comienza con la clasificación de la huella dactilar y termina con el matching o comparación de las minucias de ambas huellas. La clasificación de huellas corresponde a un análisis a escala "gruesa" de los patrones globales de la huella que permite asignarla a un conjunto predeterminado o clase, lo que se traduce en una partición de la base de datos a ser revisada. Por otro lado, el matching de huellas lleva a cabo una comparación a escala "fina" de las huellas dactilares a partir de los vectores de características resultantes de representar la geometría de cada una de las minucias. En otras palabras, el matching de huellas dactilares consiste en encontrar el grado de similaridad entre dos vectores de características cuyas componentes representan a las minucias de cada huella.

Las principales dificultades en el proceso de matching son:

En una imagen de calidad hay alrededor de 70 a 80 minucias en promedio, cantidad que contrasta abiertamente con las presentes en una imagen latente o parcial cuyo valor promedio es del orden de 20 a 30 [11].

Hay traslaciones, rotaciones y deformaciones no lineales de las imágenes que se heredan a las minucias [7].

Aparecen minucias espurias, mientras otras verídicas desaparecen [7].

La base de datos puede ser muy grande [11].

No existe un método de comparación que entregue una coincidencia exacta entre las características de la imagen de entrada y las pertenecientes a la base de datos.

A la fecha las técnicas propuestas que han obtenido mayor éxito en la labor de matching se han basado en una comparación de índole geométrico de los vectores de características. Como ejemplos genéricos de estas técnicas se encuentran el matching de grafos y la búsqueda de isomorfismos en subgrafos. Es sabido que el matching de los vectores de características mediante éstas técnicas es un problema intratable [11]. Por esta razón se han propuesto soluciones subóptimas como el método de relajación [7], otras basadas en la minimización de funciones de energía mediante simulated annealing y algoritmos genéticos, y mediante el uso de la Transformada de Hough Generalizada (THG). La THG presenta una mayor velocidad en relación a las técnicas anteriores, lo cual la hace adecuada para aplicaciones civiles donde es deseable un sistema que provoque respuestas on-line.

En este trabajo se analiza el uso de la THG para el matching de huellas dactilares. Aquí el interés está centrado en encontrar una transformación entre el vector de características de entrada (query) con el existente en la base de datos (template). La calidad de la transformación es crucial, pues ésta será utilizada para "alinear" ambos conjuntos de minucias con el objeto de comparar si realmente las minucias de ambas huellas pertenecen o no a la misma persona. Para lograr el objetivo antes señalado se realizan simulaciones computacionales en donde se manejan transformaciones que rotan y trasladan a las minucias. En las simulaciones se incluye asimismo ruido aditivo para las componentes del vector de características y la extracción de algunas minucias de uno de los conjuntos. Se estudia el efecto de cada una de éstas acciones sobre el desempeño

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