Diseño e implementación de un algoritmo para la estimación de orientaciones y frecuencias locales en imágenes de huellas latentes

Abstract

El principal objetivo de este trabajo fue el diseño e implementación de un algoritmo para estimar las direcciones y frecuencias locales en imágenes de huellas latentes, con el propósito de aumentar la fiabilidad en el proceso de mejoramiento de este tipo de huellas en los sistemas de reconocimiento biométrico. Para cumplir con lo anterior se empleó la Transformada de Fourier de Tiempo Reducido para realizar un análisis local en la imagen que permitiera la estimación de dichos parámetros directamente del espectro de Fourier. Además, se utilizó un algoritmo de crecimiento de regiones con condiciones de continuidad adaptativas, que posibilita estimar con precisión las orientaciones y frecuencias locales al mismo tiempo que se segmenta la imagen. El empleo de un filtro contextual Log-Gabor como etapa final del mejoramiento, en conjunto con el algoritmo de detección de minucias implementado en GAPIS, posibilitaron la validación de los resultados. Se emplearon dos bases de datos de huellas latentes certificadas entre las que se encuentra la NIST27, muy utilizada internacionalmente para la validación de algoritmo de reconocimiento epitelial. Los resultados obtenidos en este trabajo evidenciaron que el algoritmo propuesto posee un mejor desempeño en la estimación de la orientación y frecuencia, y en la segmentación que los algoritmos implementados anteriormente en GAPIS, obteniéndose en promedio un 48.06% de minucias detectadas correctamente.

The main objective of this work was the design and implementation of an algorithm for estimating local frequencies directions and images for latent prints, in order to increase reliability in the process of improving this type of latent prints in the biometrics . To achieve the above Short Time Fourier Transform was employed for a local analysis in the image to allow the estimation of these parameters directly from the Fourier spectrum. In addition, a region growing algorithm was used with continuity adaptive conditions, enabling to accurately estimate local frequencies and orientations while the image is segmented. Using a contextual Log-Gabor filter as the final stage of improvement, together with the minutiae detection algorithm implemented in GAPIS, they enabled the validation of the results. Two databases Latent certified among which is the NIST27, widely used internationally for validating epithelial recognition algorithm is used. The results obtained in this work showed that the proposed algorithm has better performance in estimating the orientation and frequency, and the segmentation algorithms than implemented earlier in GAPIS, yielding an average of 48.06% of minutiae detected correctly.