Embedded Palmprint Recognition System Using OMAP 3530

We have proposed in this paper an embedded palmprint recognition system using the dual-core OMAP 3530 platform. An improved algorithm based on palm code was proposed first. In this method, a Gabor wavelet is first convolved with the palmprint image to produce a response image, where local binary patterns are then applied to code the relation among the magnitude of wavelet response at the ccentral pixel with that of its neighbors. The method is fully tested using the public PolyU palmprint database. While palm code achieves only about 89% accuracy, over 96% accuracy is achieved by the proposed G-LBP approach. The proposed algorithm was then deployed to the DSP processor of OMAP 3530 and work together with the ARM processor for feature extraction. When complicated algorithms run on the DSP processor, the ARM processor can focus on image capture, user interface and peripheral control. Integrated with an image sensing module and central processing board, the designed device can achieve accurate and real time performance

Determine the impact of the ROI calculation on palmprint biometric system by the texture analysis

Una de las mayores dificultades en el reconocimiento de patrones y en particular en sistemas biométricos basados en la palma de la mano, es obtener en el preprocesamiento un adecuado cálculo de la región de interés (ROI) ya que esta influye directamente en los resultados finales del sistema de identificación, teniendo en cuenta que estos sistemas son implementados en procesos delicados, donde el rendimiento se encuentra afectado directamente tanto por la selección de la técnica de clasificación, como por el tratamiento inicial de la base de datos y en definitiva lo que se pretende alcanzar es una tasa de error nula ya sea ante una verificación o una identificación de personas. El proyecto presenta una metodología para la validación de la incidencia de la ROI en la identificación biométrica de personas mediante un sistema de reconocimiento de la palma de la mano, donde la extracción de características se realiza mediante la implementación de técnicas de procesamiento digital de imágenes orientadas al análisis de texturas en niveles de gris, en particular, Patrones binarios Locales. La validación de la robustez del sistema se realiza empleando técnicas convencionales de clasificación, previo estudio de la relevancia y efectividad de las características estimadas.Magister en Automatización y Contro