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 científica por más de una década. Su estructura única ha destacado desde hace mucho tiempo entre los científicos forenses, y se ha utilizado para la identificación de sospechosos en muchos casos. El paso lógico hacia una aplicación más amplia de la biometría 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 característica 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 fotografías 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 características y aproximaciones geométricas a fin de incrementar la presición del proceso

Obtaining foot bone structure applying global and adaptive thresholding

La descripción del comportamiento mecánico de tejidos duros mediante el empleo de modelos discretos pasa por diferentes etapas de análisis, que van desde el procesamiento digital de la imagen hasta la especificación de las propiedades físicas del tejido al modelo discreto. Para lograr un buen resultado es esencial la descomposición de esos modelos en sus partes constitutivas. En este trabajo se discute un método para la descripción geométrica de los huesos del pie a partir de una secuencia de imágenes (cortes) de tomografía computarizada (TC). La investigación propone la combinación de la umbralización global y de la adaptativa para la determinación del dominio geométrico de los huesos en cada corte, así como el análisis de las relaciones espaciales entre contornos en planos consecutivos a fin de obtener las isosuperficies de los huesos. Se propone un algoritmo semiautomático basado en 4 etapas: la lectura de los cortes de imágenes de TC; la determinación de los contornos que definen el tejido óseo presentes en cada corte; la formación de los volúmenes a través del agrupamiento de los contornos cuya relación espacial cumple un criterio determinado; y la eliminación de las isosuperficies no válidas. Como resultado se obtiene la definición de la mayoría de los huesos del pie cuyo rango de valores en la escala de Hounsfield es [–1.000; 1.383].The description of the mechanical behavior of hard tissues by means of discrete models goes through various stages of analysis, which range from digital image processing to the specification of tissues physical properties to the discrete model. To achieve good results it is essential to decompose these models into their constituent parts. In this paper we discuss a method for geometrical description of foot bones from a sequence of computed tomography (CT) images. This research proposes a combination between global and adaptive thresholdings to determine the geometric domain of bones in each slice and the analysis of the spatial relationships between contours in consecutive planes in order to obtain bones’ isosurfaces. The algorithm proposed is based on 4 stages: the reading of computed tomography (CT) images; the determination of the contours that define the bone tissue present on each slice; the grouping of contours whose relationship meet a given criteria; the elimination of non-valid volumes. As a result, it is possible to obtain the geometrical domain of a great number of foot bones whose range in the Hounsfield is [–1000; 1383].Peer Reviewe

Deep Landmarking: Reconocimiento automático de estructuras anatómicas por medio de morfometría geométrica

La adquisición de información fenotípica es un aspecto clave en diversos contextos, incluyendo análisis biométricos, estudios bioantropológicos, investigaciones biomédicas, y ciencia forense por citar algunos.Para ello se requiere la identificación automática de estructuras anatómicas de interés biométrico, como por ejemplo huellas dactilares, patrones en el iris, o rasgos faciales.Estas estructuras son utilizadas masivamente, pero poseen la desventaja de requerir intrusión para adquirir la información a ser analizada.En esta tesis presentamos un nuevo método, basado en la Morfometría Geométrica, para la detección y extacción automática de datos anatómicos característicos (features) en la forma de hitos (landmarks) en 2D o 3D.Para ello se entrenó una red neuronal con conjuntos de datos obtenidos en forma supervisada por medio de expertos antropólogos y biólogos. El sistema resultante posee la capacidad de realizar landmarking en forma automática en imágenes y video sin preparación previa, obteniéndose parámetros de calidad equivalente o superiores a los adquiridos por expertos humanos.Estos resultados abren la posibilidad de generar en forma automática y confiable vectores de atributos basados en propiedades fenotípicas.Se exploran algunas aplicaciones en diversos contextos incluyendo biometría, videojuegos, interfases naturales y otras aplicaciones.Accurate gathering of phenotypic information is a key aspect in several subject matters, including biometric identification, biomedical analysis, bioanthropology studies, forensics, and many other. Automatic identification of anatomical structures of biometric interest, such as fingerprints, iris patterns, or facial traits, are extensively used in applications like access control, anthropological research, and surveillance, all having in common the drawback of requiring intrusive means for acquiring the required information. In this thesis we present a new method, based on two well established methodologies, Geometric Morphometrics and Deep Learning algorithms, for automatic phenotype detection and feature extraction in the form of 2D and 3D landmarks. A convolutional neural network was trained with a set of manually landmarked examples. The trained network is able to provide morphometric landmarks on images automatically, with a performance that matches human assisted landmarking. The ability to perform in the open (i.e., in images or video taken with no specific acquisition preparation). The feasibility of using landmarks as feature vectors for different classifications tasks is explored in a novel spectrum of biometrics, video games, and natural user interfaces applications.Fil: Cintas, Celia. Universidad Nacional del Sur; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Centro Nacional Patagónico. Instituto Patagónico de Ciencias Sociales y Humanas; Argentina. Autor

Algorithm for defining skeletal structures in biomedical models

La descripción del comportamiento mecánico de tejidos duros mediante el empleo de modelos discretos pasa por diferentes etapas de análisis, desde el procesamiento digital de la imagen hasta la especificación de las propiedades físicas del tejido. Para ello, es necesario tener en cuenta un elemento clave: la descomposición del modelo en sus partes constitutivas. Se realizó un estudio bibliográfico de diversas propuestas para realizar la descomposición y se llegó a la conclusión de la inexistencia de una estrategia única. Existe un cúmulo de propuestas genéricas, pero estas no ofrecen una solución válida a los casos analizados, correspondientes a las articulaciones de la rodilla, la pelvis y el hombro. Por tanto, se propone un algoritmo para realizar la descomposición mediante el análisis de las relaciones espaciales entre los contornos presentes en planos consecutivos, que se basa en 4 etapas: la lectura de los cortes de imágenes de tomografía computarizada; la determinación de los contornos que definen el tejido óseo presente en cada corte; el agrupamiento de los contornos cuya relación espacial cumple un criterio determinado, y la eliminación de los volúmenes no válidos. Los resultados del algoritmo se compararon con otros obtenidos mediante el empleo de la librería Visualization ToolKit (VTK) y pyFormex, cuyos métodos se utilizan en la visualización y análisis de imágenes médicas y en la modelación de estructuras tridimensionales. Como resultado del algoritmo propuesto tenemos —bajo las mismas condiciones y en un corto tiempo de procesamiento— una descomposición de los modelos anatómicos superior a la realizada por VTK y pyFormex, con aproximadamente el 90% de confianza.Description of mechanical behavior of hard tissues by means of discrete models goes through various stages of analysis, which range from digital image processing to the specification of physical properties of tissue to the discrete model. This requires taking into account a key element: the decomposition of the model into its constituent parts. We conducted a bibliographic study of existing proposals for such decomposition, leading to the conclusion of the absence of a single strategy. There are several generic proposals, but these proved not to give a valid solution applicable to the cases examined corresponding to the articulations of the knee, hip and shoulder. In this paper we propose an algorithm to perform this decomposition by analyzing the spatial relationships between the contours present in consecutive planes. It is based on four stages: reading computer tomography (CT) slices; determining the contours that define bone tissue present on each slice; grouping of contours whose relationship meets a given criterion; and eliminating non-valid volumes. Results were compared with those obtained by means of Visualization ToolKit (VTK) and pyFormex, widely used in the visualization and analysis of medical imaging and modeling three-dimensional structures. As a main result, proposed algorithm under the same conditions and short processing time performs a better decomposition of anatomical models than the one made by VTK and pyFormex, with about a 90% of confidence.Peer Reviewe

Tracking ocular mediante un sistema óptico monocular con marcas naturales

[ES] Validación de un nuevo método para seguir el movimiento del ojo en operaciones quirúrgicas.[EN] Validation of a new eye tracking method in surgical operationsTárrega Artieda, A. (2012). Tracking ocular mediante un sistema óptico monocular con marcas naturales. http://hdl.handle.net/10251/27241Archivo delegad

Biometría y la seguridad informática en los métodos de autenticación.

Con el desarrollo de esta monografía, se pretende realizar una búsqueda de información y análisis de los diferentes mecanismos biométricos, la seguridad informática y los distintos métodos que utilizan las organizaciones e individuos para la autenticación, por lo tanto, esta tecnología mide e identifica algunas características propias de un individuo. El documento monográfico tiene como objetivo exponer los diferentes tipos de sistemas biométricos, disponibles para autenticar, reconocer, verificar e identificar un rasgo único de un individuo. La seguridad informática es crucial para que las organizaciones funcionen, por consiguiente las organizaciones implementan diferentes mecanismos de autenticación que se describen a continuación: El procedimiento saber algo, se fundamenta en el hecho de que el individuo tiene conocimiento de algo, como una credencial lógica, PIN o código lógicos que se usaría para ingresar a una aplicación de S.O., computadora, tableta, teléfono o instalación física. El procedimiento tiene algo, se fundamenta en el hecho de que el individuo tiene un objeto físico como una USB, credenciales físicas, llaves, token. Simultáneamente, cuando estos procedimientos de autenticación se fusionan, aumentan el nivel de seguridad. Un ejemplo claro son las tarjetas de crédito, para que un individuo pueda usarla, debe conocer el PIN y tener la tarjeta física para poder usarla. Además, estos procedimientos de autenticación tienen cierto grado de debilidad. El procedimiento de saber algo, el individuo puede olvidar el pin o un extraño la puede adivinar, el procedimiento de tener algo, el individuo puede extraviar la tarjeta o un extraño la puede hurtar. El procedimiento algo que eres, son propiedades morfológicas y de comportamiento de un individuo, estas singularidades siempre acompañan al individuo. Por esta razón, no son olvidados, ni perdidas ni robados, este procedimiento se conoce como biometría. La ventaja de usar esta tecnología es que las características del individuo son universales, medibles, únicas y permanentes. El interés de las aplicaciones que usan biometría se puede resumir en dos clases: facilitar el estilo de vida y evitar el fraude por suplantación de identidad la cual es un fenómeno que crece día tras día, el phishing representa una seria amenaza, ya es un método de estafa en el que un delincuente se hace pasar por una persona o empresa. Pero ¿cómo se define biometría? Según la definición que del libro Seguridad Informática "La biometría es una tecnología que realiza mediciones en forma electrónica, guarda y compara características únicas para la identificación de personas. La forma de identificación consiste en la comparación de características físicas de cada persona con un patrón conocido y almacenado en una base de datos" Hoy en día esta tecnología ya cuenta con un alto grado de desarrollo, esto ha generado que muchas organizaciones estén utilizando estas herramientas con el fin de garantizar los servicios de autenticación y proporcionar una mayor seguridad en los procedimientos. Las empresas buscan nuevos mecanismos para proteger sus procedimientos de autenticación y neutralizar vulnerabilidades con el robo de datos informáticos. Asimismo, los sistemas biométricos actuales son uno de los métodos más importantes que actúan como escudos para que las organizaciones e individuos protejan transacciones riesgosas del fraude, phishing, modificación de documentos y robo de información. La tecnología también puede ahorrar tiempo a las organizaciones e individuos al eliminar métodos tradicionales de autenticación. La autenticación es importante ya que permite a los usuarios y a las organizaciones mantener su información segura al permitir que solo individuos autenticados (o procesos) accedan a sus recursos lógicos y físicos protegidos, que pueden incluir lugares físicos, sistemas informáticos, entre otros. Los sistemas biométricos como toda herramienta tecnológica también sufren amenazas y vulnerabilidades, pero son más las ventajas que desventajas que presenta esta tecnología. los usos de esta tecnología son importantes en el mundo de hoy, esta herramienta es segura y conveniente, el desarrollo y sus usos aumentan rápidamente, el alcance de estos sistemas se está expandiendo apresuradamente y haciendo la vida más cómoda, más directa, más inteligente y garantizada.With the development of this monograph, it is intended to carry out an information search and analysis of the different biometric mechanisms, computer security and the different methods that organizations and individuals use for authentication, therefore, this technology measures and identifies some characteristics characteristic of an individual. The monographic document aims to expose the different types of biometric systems, available to authenticate, recognize, verify and identify a unique trait of an individual. Computer security is crucial for organizations that work, due to the organizations that have implemented different authentication mechanisms that are described below: The know something procedure is based on the fact that the individual has knowledge of something, such as a logical credential, PIN or logical code that would be used to enter an S.O. application, computer, tablet, telephone or physical installation. The procedure has something, it is based on the fact that the individual has a physical object such as a USB, physical credentials, keys, token. Simultaneously, when these authentication procedures are merged, they increase the level of security. A clear example is credit cards, so that an individual can use it, they must know the PIN and have the physical card to be able to use it. Furthermore, these authentication procedures have a certain degree of weakness. The procedure of knowing something, the individual can forget the pin or a stranger can guess it, the procedure of having something, the individual can misplace the card or a stranger can steal it. The procedure that you are, are morphological and behavioral properties of an individual, these singularities always accompany the individual. For this reason, they are not forgotten, lost or stolen, this procedure is known as biometrics. The advantage of using this technology is that the characteristics of the individual are universal, measurable, unique and permanent. The interest of applications that use biometrics can be summarized in two classes: facilitating lifestyle and avoiding fraud by identity theft which is a phenomenon that grows day after day, phishing represents a serious threat, it is already a method Scam in which a criminal impersonates a person or company. But how is biometrics defined? According to the definition in the book Computer Security "Biometrics is a technology that performs measurements in electronic form, saves and compares unique characteristics for the identification of people. The form of identification consists of comparing the physical characteristics of each person with a known pattern and stored in a database "Today this technology is already highly developed, which has led many organizations to be using these tools in order to guarantee authentication services and provide greater security in procedures. Companies are looking for new mechanisms to protect their authentication procedures and neutralize vulnerabilities with theft of computer data. Furthermore, today's biometric systems are one of the most important methods that act as shields for organizations and individuals to protect risky transactions from fraud, phishing, document modification, and information theft. Technology can also save organizations and individuals time by eliminating traditional authentication methods. Authentication is important because it allows users and organizations to keep their information secure by allowing only authenticated individuals (or processes) to access their protected logical and physical resources, which can include physical places, computer systems, among others. Biometric systems, like any technological tool, also suffer threats and vulnerabilities, but there are more advantages than disadvantages that this technology presents. The uses of this technology are important in today's world, this tool is safe and convenient, the development and its uses are increasing rapidly, the scope of these systems is expanding rapidly and making life more comfortable, more direct, smarter and guaranteed

Análisis de imágenes faciales basado en propiedades espectrales de grafos

La proliferación de diferentes fuentes de información de texto, imágenes y video en formato digital hace interesante la investigación de tecnologías de procesado de datos que puedan aplicarse independientemente del tipo de información permitiendo, eventualmente, un procesado integrado de múltiples fuentes de una manera que cupiera denominar semántica; por su nivel de abstracción y su potencial acercamiento a la forma en que el ser humano maneja la información. Este proyecto fin de carrera hace un análisis preliminar del empleo del análisis espectral de grafos definidos a partir de imágenes con el propósito anterior. Los resultados de esta investigación muestran que los espectros de los grafos definidos son mayormente degenerados, imposibilitando su uso para la categorización de imágenes, y que es necesaria una reorientación en la definición de los mismos

Estudio y análisis comparativo de las actuales técnicas biométricas

El siguiente Trabajo Fin de Master se divide en tres partes, siempre, alrededor de la identificación biométrica. Esta ciencia aprovecha que existen ciertas características biológicas o conductuales singulares e inalterables, por lo que pueden ser analizados y medidos para crear una huella biométrica. Estas características son difíciles de perder, transferir u olvidar y son perdurables en el tiempo. En la primera de las partes se ofrecerá una visión sobre la importancia histórica de esta ciencia, desde los primeros vestigios humanos, en la zona de Mesopotamia, pasando por los grandes innovadores y precursores de la identificación biométrica, como Bertillon, Galton, Vucetich, etc. auspiciados por una finalidad mayoritariamente criminalística o policiaca, hasta la gran revolución a finales del siglo pasado, en las que técnicas que parecían ciencia ficción se hicieron realidad. En el siguiente apartado se analizaran las 6 principales técnicas que se usan actualmente, realizando una mirada más profunda en los principios naturales, fisiológicos y físicos sobre los que se basan se expondrán las tendencias futuras sobre las que trabajara la industria para el desarrollo de técnicas más seguras, menos invasivas y más transparentes para los usuarios finales. Estas como ha pasado a lo largo de la historia sonaran increíbles, pero una vez más la raza humana conseguirá materializarlas e introducirlas en su día a día. Para finalizar y después de este estudio en detalle, se intentará realizar una comparación y análisis basados en las más importantes características para las técnicas biométricas, fiabilidad, facilidad, usurpación, aceptación y estabilidad, etc. ABSTRACT The following Master's Thesis is divided into three parts, always, about biometric identification. This science fail that certain biological or behavioural characteristics unique and unchangeable, so it can be analysed and measured to create a biometric fingerprint. These features are hard to miss, or forget to transfer and are enduring in time. In the first part a vision of the historical importance of this science are offered, from the earliest human remains in the area of Mesopotamia, to the great innovators and pioneers of biometric identification, such as Bertillon, Galton, Vucetich, etc. . sponsored a largely forensic or detective purpose, until the great revolution in the late nineteenth century, in which techniques that seemed science fiction became reality. The following section will analyse the 6 main techniques currently in use, making a deeper look at the natural, physiological and physical principles on which future trends are based on the industry to work for the development of techniques will be discussed more safer, less invasive and more transparent to end users. Such as has happened throughout history sounded amazing, but once again the human race get materialize and introduce them in their day to day. Finally and after the study in detail, and try to make a comparison based on the most important features for biometric technologies, reliability, ease, alienation, acceptance and stability analysis etc.