Verificación de correspondencia en huellas dactilares aplicando técnicas de procesamiento y análisis digital de imágenes para la disminución del tiempo de cotejo

Abstract

La biometría es ampliamente usada para la identificación y reconocimiento de personas, se basa en medidas de patrones únicos de cada persona, tales como la huella dactilar, el rostro, la geometría de las manos, el iris, el ADN, entre otros. No obstante el análisis de las huellas dactilares es el más utilizado y aceptado como medida biométrica, debido a la facilidad para obtener y almacenar las impresiones dactilares. La creciente demanda de dactilogramas, tomadas en su mayoría por el departamento de policía, el registro civil y la división pericial, han hecho crecer enormemente los archivos de almacenamiento de impresiones dactilares, por lo cual un cotejo manual tomaría meses en llegar a una búsqueda exitosa, debido a esto se hace necesario implementar sistemas automáticos de comparación de huellas. El medio automático más popular para la búsqueda de identificación o reconocimiento dactilar es el Sistema de Identificación Automática de Huellas Dactilares (AFIS, por sus siglas en ingles) el cual es un software que permiten comparar la similitud entre una huella y una base de datos, utilizando algoritmos avanzados de procesamiento digital de imágenes, que permiten extraer características de las huellas en las peores condiciones [1, 2]. En este trabajo se describe el cotejo de un par de huellas, por medio de un software de verificación que compara una huella contra otra, el cual es el primer paso para el diseño de sistemas de identificación donde se compara una huella contra n-huellas de una base de datos. Para ello se han explorado en la literatura, distintos algoritmos para solucionar este problema, se decidió para el mejoramiento de las huellas el uso del filtro de Gabor, el cual es el más reportado y ofrece buenos rendimientos para la eliminación del ruido, seguido de todos los procesos para la aplicación de este filtro como son: la normalización del histograma de grises, la estimación de la dirección de las crestas y su frecuencia local. Por otra parte está el problema de extraer características a las huellas, en esta etapa se eligió las mismas características que usan los dactiloscopistas para la comparación de huellas, es decir la detección de minucias tales como terminaciones y bifurcaciones, la cual se obtiene del adelgazamiento de la imagen filtrada, con una post-etapa de eliminación de falsas minucias. Finalmente se llega a la comparación de huellas mediante sus minucias, en este punto se usan dos algoritmos una llamada comparación con alineación previa y la otra comparación mediante grafos, ambas son buenas y ofrecen buenos resultados que más adelante se verán.