Implementación de un algoritmo biométrico computacional multietapa para la verificación de huellas dactilares aplicando las propiedades de optimización de los sistemas inmunes artificiales

Abstract

La huella dactilar es uno de los identificadores biométricos más confiables y de uso más extendido; esto ha despertado gran interés en la investigación y desarrollo de sistemas automáticos de reconocimiento basados en esta característica. El presente trabajo propone un algoritmo biométrico, para la verificación de huellas, basado en modelos inspirados en los procesos y funciones del sistema inmunológico denominados sistemas inmunes artificiales. El algoritmo implementado explora el uso de una red inmune artificial para optimizar la alineación de dos impresiones dactilares, buscando la transformación geométrica óptima que relaciona conjuntos de patrones de puntos singulares extraídos de las imágenes de las huellas, a la vez que minimiza una medida de similitud conocida como distancia parcial modificada de Hausdorff. En este trabajo de grado también se contempla el desarrollo de procedimientos para procesamiento y mejora de las imágenes digitales de las impresiones así como la extracción de singularidades o minucias que posteriormente son usados en el proceso de comparación de patrones dactilares. La red inmune artificial fue evaluada tanto en patrones de puntos generados artificialmente, simulando la distribución de minucias, como en impresiones pertenecientes a una base de datos conocida internacionalmente. El procedimiento implementado se comparó con otros desarrollos en el área de comparación de huellas dactilares basado en minucias.