Biometría dactilar parte 3

Biometría dactilar parte 3

En la primera parte se ha explicado de manera esencial los conceptos de biometría, algunos sistemas biométricos de las características físicas y corporales del cuerpo humano, como el ADN, modos de andar, iris de los ojos, venas de la mano, firma, voz, etc., enfocándonos en los sistemas biométricos dactilares, que reconoce básicamente dos características de las huellas dactilares mediante sus crestas, nos referimos a las minucias bifurcadas y terminaciones o abruptas. los sistemas biométricos para realizar el cotejo o comparación de dos huellas, usa diferentes técnicas, siendo uno de ellas la que está basada en el análisis de las minucias mediante el procedimiento euclidiano o triangulación.
En la segunda parte se ha explicado las fases en el proceso de identificación de personas mediante huellas dactilares, es decir, desde el momento que se toma la imagen de la huella o se inserta una huella (latente) en un sistema biométrico llamada AFIS, además cómo el algoritmo interno de inteligencia artificial realiza los primeros procedimientos para mejorar la imagen usando visión artificial con las técnicas de normalización, segmentación, orientación, filtrado y adelgazamiento o esqueletización de la imagen de las crestas dactilares. Bien, a continuación vamos ha explicar un algoritmo extraído de internet que realiza los procedimientos para reconocer las minucias y poder compararlo con otra huella dactilar.

Para echar andar este algoritmo, debemos antes preparar nuestra máquina o PC, crearemos primero un ambiente virtual con la versión de python 3.6, desde la consola de anaconda (prompt) o también desde un terminal de Visual Studio Code, ver imagen 1.

Imagen 1

Ahora descargaremos los paquetes o librerías que requiere el algoritmo, estos paquetes se encuentran descritos en forma ordenada dentro de un archivo llamado requirements.txt, lo descargamos de la siguiente manera, no olvidar que la ruta donde se encuentra el archivo debe coincidir con el establecido en nuestra terminal-consola o cmd, en la imagen 2 observamos la carpeta que contiene dicho archivo, sistemahuellas / fingerprint_recognition-master.

Imagen 2
Imagen 3

Bien, si todo esta ok, entonces ejecutamos el archivo, como se aprecia en la imagen 4, a continuación explicaremos el proceso de ingreso y salida de imagen, observamos las carpetas del recuadro rojo de la imagen 3, en sample-inputs colocaremos las imágenes de las huellas para identificar las minucias bifurcadas  y terminaciones, una vez compilado el programa, en la carpeta output se mostraran las imágenes procesadas con sus puntos característicos, tal como se observa en la  imagen 5.

Imagen 4
imagen 5

Por ejemplo, solo hemos mostrado el proceso de una imagen de huella, el algoritmo realiza todos los pasos de afinamiento como segmentación, normalización, filtro, esqueletización, etc., estableciendo o mostrando finalmente los dos puntos característicos o minucias, en color azul las terminaciones y en color verde las bifurcadas. Es decisión nuestra, la cantidad de imágenes a procesar, solo tenemos que ingresarlos en la carpeta sample_inputs y listo.

En cuanto a la explicación del código, se puede tratar en otro artículo, espero que haya sido de interés no olviden de compartirlo y así crear más ediciones. 

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