Autenticación Biométrica de la Mano

ÁREA DISCIPLINAR

• procesamiento digital de señales.
• lenguaje de programación c ++.
• series de ondeletas.

UNIDAD DE OBSERVACIÓN

Características escenciales en la región dígito palmar de la mano.

UNIDAD DE ANÁLISIS

Como se menciona anteriormente nuestra unidad de análisis es la region digito palmar.

PROBLEMA DE INVESTIGACIÓN

Existen numerosos sistemas de autenticación biométrica de la mano, sin embargo muchos de ellos estan enfocados a lo que es la geometría de la mano, anchura de la mano, lineas principales de la pálma de la mano; desafortunadamente no muchos se enfocan a lo que es la región dígito palmar de la mano, que es nuestro caso, el problema principal en sí radica en la calidad de la imagen, lo cual es de vital importancia para el reconocimiento de la persona a través de la mano.

PREGUNTA DE INVESTIGACIÓN

¿Podremos mejorar la calidad de la imagen utilizando un algoritmo basado Serie de Ondeletas?

OBJETIVO GENERAL

Diseñar un algoritmo basado en serie de ondeletas para mejorar la calidad de la imagen.

OBJETIVOS ESPECIFICOS

• diseñar una base de datos, donde se tengan un conjunto de fotos de distintas huellas palmares.
• diseñar un clasificador de imágenes.

JUSTIFICACIÓN

Debido a que en la actualidad se requieren sistemas en la identificación de personas, los cuales se pueden aplicar en distintos lugares, como pueden ser bancos, empresas, escuelas, entre otros. Es el motivo principal por el cual se decidió realizar este proyecto, además de disminuir el costo, ya que hay muchos sistemas demasiado costosos.

HIPÓTESIS

Muchos sistemas de autenticación biométrica de personas por medio de la mano, no utilizan un procesamiento de mejora de imagen, lo cual es indispensable para una mejor identificación. Para ello se propone implementar un algoritmo que nos permita mejorar la imagen dígital, utilizando serie de ondeletas.

REFERENCIAS BIBLIOGRÁFICAS

• Nicolae Duta , Anil K. Jain , Kanti V. Mardia, Matching of palmprints, Pattern Recognition Letters, v.23 n.4, p.477-485, February 2002
• Li, W., Zhang, D., 2002. Palmprint identification by Fourier transform. Internat. J. Pattern Recognition Artif. Intell. 16 (4), 417-432.
• Shu, W., Zhang, D., 1998. Automated personal identification by palmprint. Opt. Eng. 37 (8), 2359-2362.o You, J., Li, W., Zhang, D., 2002. Hierarchical palmprint identification via multiple feature extraction. Pattern Recognition 35, 847-859.
• Zhang, D., Shu, W., 1999. Two novel characteristics in palmprint verification: datum point invariance and line feature matching. Pattern Recognition 32, 691-702.