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Sistema biométrico para detección y reconocimiento de orejas basado en algoritmos de procesamiento de imágenes y redes neuronales profundas
[EN]The ear is an emerging biometric feature that has caught the attention of the scientific
community for more than a decade. Its unique structure has stood out since
long ago among forensic scientists, and has been used to identify suspects in many
cases. The logical step towards a broader application of ear biometrics is to create a
recognition system. To carry out this process, this work focuses on the use of data
from images (2D). The present study mentions techniques like the Hausdorff distance,
which adds robustness and increases the performance, filtering the subjects
to use in the testing process. It also includes image ray transform (IRT) in the detection
step. The ear is a fickle biometric feature when working with photographic
images under varying conditions. This is largely due to the camera’s focus, the irregular
shapes of the captures, the lighting conditions and the ever-changing shape
of the projection when it is photographed. Therefore, to identify the presence and
location of an ear in an image, we propose an ear detection system with multiple
convolutional neural networks (CNN) and a clustering algorithm of detections.
The proposed method coincides with the performance of other techniques when
we analyze clean photographs, that is to say, catches in ideal conditions (purposeshot),
reaching an accuracy of more than 98 %. When the system is subjected to
natural images in real world conditions, where the subject appears in a multitude
of orientations and photographic conditions in an uncontrolled environment, our
system maintains the same precision, clearly exceeding the average result (83 %)
obtained in previous researches. Finally, the algorithms used to complete the recognition
steps are presented, using convolutional structures, extraction techniques
and geometric approximations in order to increase the accuracy of the process.[ES]La oreja es un rasgo biométrico emergente que ha llamado la atención de la comunidad cientÃfica por más de una década. Su estructura única ha destacado desde hace mucho tiempo entre los cientÃficos forenses, y se ha utilizado para la identificación de sospechosos en muchos casos. El paso lógico hacia una aplicación más amplia de la biometrÃa de orejas es crear un sistema de reconocimiento. Este trabajo se centra en el uso de datos de imágenes (2D) para llevar a cabo dicho proceso. El presente estudio aborda técnicas como la distancia Hausdorff; la cual agrega robustez e incrementa el desempeño filtrando los sujetos a utilizar en la etapa de prueba del proceso. También incluye la transformación de imágenes con rayos (IRT) en la etapa de detección. La oreja es una caracterÃstica biométrica inconstante cuando se trabaja con imágenes fotográficas en condiciones variables: esto se debe en gran parte al enfoque de la cámara, las formas irregulares de las capturas, las condiciones de iluminación y la forma siempre cambiante de la proyección cuando es fotografiada. Por tanto, para identificar la presencia y localización de una oreja en una imagen proponemos un sistema de detección de orejas con múltiples redes neuronales convolucionales (CNN) y un algoritmo de agrupación de detección.
El método propuesto coincide con el rendimiento de otras técnicas cuando analizamos fotografÃas limpias, es decir, capturas en condiciones ideales (purposeshot), alcanzando una precisión de más del 98 %. Cuando el sistema está sujeto a imágenes naturales en condiciones del mundo real, donde el sujeto aparece en una multitud de orientaciones y condiciones fotográficas en ambiente no controlado, nuestro sistema mantiene la misma precisión superando claramente el resultado del 83 % promedio obtenido en investigaciones previas. Finalmente se exponen los algoritmos utilizados para completar los pasos del reconocimiento, utilizando estructuras convolucionales, técnicas de extracción de caracterÃsticas y aproximaciones geométricas a fin de incrementar la presición del proceso