Biometrics

Biometrics uses methods for unique recognition of humans based upon one or more intrinsic physical or behavioral traits. In computer science, particularly, biometrics is used as a form of identity access management and access control. It is also used to identify individuals in groups that are under surveillance. The book consists of 13 chapters, each focusing on a certain aspect of the problem. The book chapters are divided into three sections: physical biometrics, behavioral biometrics and medical biometrics. The key objective of the book is to provide comprehensive reference and text on human authentication and people identity verification from both physiological, behavioural and other points of view. It aims to publish new insights into current innovations in computer systems and technology for biometrics development and its applications. The book was reviewed by the editor Dr. Jucheng Yang, and many of the guest editors, such as Dr. Girija Chetty, Dr. Norman Poh, Dr. Loris Nanni, Dr. Jianjiang Feng, Dr. Dongsun Park, Dr. Sook Yoon and so on, who also made a significant contribution to the book

Contribución al reconocimiento de huellas dactilares mediante técnicas de correlación y arquitecturas hardware para el aumento de prestaciones

Las huellas dactilares son un identificador biométrico ampliamente utilizado. Su uso se extiende desde aplicaciones policiales y forenses hasta aplicaciones civiles muy comunes, como el control de accesos. Con la aparición de los primeros sistemas automáticos de reconocimiento de huellas (AFIS, “Automatic Fingerprint Identification System”) se comenzó el desarrollo y utilización de algoritmos de comparación de huellas dactilares basados en minucias, que son puntos singulares dentro de la huella. Estos métodos se asemejan a la comparación visual realizada por un experto, identificando la posición de los puntos singulares para su posterior comparación. Los métodos de comparación basados en minucias proporcionan una respuesta precisa pero presentan numerosos inconvenientes. En primer lugar, las técnicas de comparación basadas en minucias requieren un fuerte preprocesado de las imágenes que suelen introducir artefactos en las imágenes a comparar. En segundo lugar, estas técnicas solo toman una parte muy concreta de la información contenida en la huella, sesgando con ello en gran medida la comparación. Actualmente los sensores de huellas dactilares son capaces de proporcionar imágenes de alta resolución y con alta calidad, utilizar únicamente las minucias para la comparación es desaprovechar el resto de la valiosa información contenida en la huella. Los algoritmos basados en técnicas de correlación se presentan como candidatos para paliar los dos inconvenientes anteriormente mencionados. Estas técnicas utilizan el cálculo de la correlación cruzada como medida de similitud de las imágenes. Por lo tanto se compara toda la información contenida en la huella y además, como no se requiere la extracción de características, se evita la compleja etapa de preprocesado requerida por los métodos basados en minucias. A pesar de haber demostrado recientemente que con las técnicas basadas en correlación se pueden obtener resultados precisos [FVC2002], [FVC2004], estas técnicas siguen siendo minoritariamente estudiadas y utilizadas. La principal desventaja que presentan es su alta carga computacional, requiriendo equipos de altas prestaciones, coste y tamaño. Esta tesis doctoral presenta algoritmos para la comparación de huellas dactilares mediante técnicas de correlación así como arquitecturas hardware eficientes para solventar los problemas de rendimiento que presentan estas técnicas. Se han propuesto dos algoritmos de comparación de huellas dactilares mediante técnicas de correlación que son aportación original de esta tesis. Los algoritmos presentan dos soluciones diferenciadas según la resolución de las imágenes a comparar. Los métodos de alineamiento propuestos para cada uno de los algoritmos también utilizan técnicas novedosas y son por tanto aportación original de esta tesis. El algoritmo de comparación de imágenes de baja resolución realiza una etapa de alineamiento novedosa basada en la correlación del campo de orientación de las huellas. A partir del desplazamiento y la rotación calculados se seleccionan las zonas de las huellas a comparar teniendo en cuenta el solape que existe entre las huellas así como la calidad de las zonas elegidas. Una vez determinadas las zonas se utiliza la correlación cruzada como medida de similitud de las zonas. El algoritmo de comparación para imágenes de alta resolución selecciona zonas cercanas al núcleo para efectuar la comparación. La selección del núcleo se efectúa mediante una técnica novedosa que utiliza la transformada wavelet para determinar la posición del núcleo. La detección del núcleo se realiza sobre la imagen directamente sin necesidad de aplicar ningún preprocesado previo. Una vez seleccionadas las zonas que contienen al núcleo, se realiza el cálculo de la correlación cruzada como medida de similitud de las imágenes. Los resultados experimentales para ambos algoritmos determinan que ambos métodos son precisos en la comparación pero su rendimiento en implementaciones software es bajo. Esto es debido a que el rendimiento en ambos algoritmos se ve afectado por la elevada carga computacional que acarrea el cálculo de la correlación cruzada. En esta tesis también se han propuesto arquitecturas hardware para la aceleración del cálculo de la correlación cruzada. En concreto, se han propuesto dos arquitecturas hardware, una para el cálculo de la correlación en el dominio espacial y otra para el cálculo de la correlación en el dominio espectral. Así como una arquitectura para realizar por hardware la normalización y poder así obtener una correlación normalizada. Todas las arquitecturas propuestas son aportación original de esta tesis. La arquitectura espacial consta de una matriz sistólica de DSP slices que realizan MACs (“Multiplication ACcumulation”). En esta arquitectura cada DSP slice realiza una MAC y pasa el resultado al siguiente DSP slice de su misma fila. Por lo tanto, en cada fila de la matriz se calcula la correlación cruzada de una fila de ambas imágenes. Después de un retardo inicial, los resultados se proporcionan cada ciclo de reloj. La arquitectura espectral se basa en la aplicación del teorema de la correlación y en la utilización de la transformada rápida de Fourier (FFT). Se han utilizado módulos de cálculo de la FFT, que se han denominado FFT slices. En la arquitectura propuesta, cada FFT slice realiza la FFT de una fila de ambas imágenes. La arquitectura gestiona los FFT slices, así como memorias intermedias, para realizar el máximo número posible de FFTs en paralelo. Para la normalización se presentan arquitecturas recursivas que aprovechan el flujo de datos de las arquitecturas que calculan la correlación. Con esta aproximación es posible combinar ambos circuitos para integrarlos en un solo chip. Además de esto, al compartir el flujo de datos los resultados se generan a la vez, sin disminuir el rendimiento del sistema. Experimentalmente se ha comprobado la aceleración conseguida con las arquitecturas propuestas mediante implementaciones de las arquitecturas en una FPGA (“Field Programmable Gate Array”) de la familia Virtex 4 de Xilinx [Xil_V4]. Los resultados experimentales demuestran que con las arquitecturas propuestas se pueden conseguir aceleraciones de hasta dos órdenes de magnitud respecto a implementaciones en C en un PC de gama alta. También se han propuesto soluciones a nivel de sistema para la comparación de huellas dactilares mediante técnicas de correlación. Estas soluciones presentan la integración de las arquitecturas hardware propuestas en un SoPC (“System On Pogrammable Chip”). La arquitectura básica del SoPC propuesto consta de un microprocesador empotrado junto con un coprocesador hardware que realiza las tareas de complejidad elevada. Con esta arquitectura se busca una mejora en el rendimiento del sistema, aliviando la carga computacional del microprocesador empotrado. Se proponen dos arquitecturas para el coprocesador hardware del SoPC que son aportación original de esta tesis. La arquitectura estática se basa en la arquitectura espacial propuesta, pero utilizando una única fila de DSP slices para realizar los cálculos. En esta arquitectura, el coprocesador se encarga de realizar las tareas de mayor carga computacional y el microprocesador el resto de tareas necesarias para la comparación, incluyendo el envío de datos al coprocesador y la recomposición de resultados. La arquitectura dinámica se compone de un coprocesador reconfigurable de grano grueso que puede cambiar en tiempo de ejecución tanto la operación a realizar como el tamaño de las imágenes empleadas, implicando un redimensionamiento de la matriz de DSP slices del coprocesador. La reconfiguración la realiza directamente el microprocesador empotrado, sin necesidad de utilizar los mecanismos internos de reconfiguración de la FPGA. Este coprocesador presenta una solución versátil a la par que eficiente. La pérdida de posibilidades frente a una reconfiguración de grano fino se ve compensada por una disminución drástica del tiempo de reconfiguración que con la arquitectura propuesta puede realizarse con tan solo cuatro transacciones de 32 bits. El sistema se ha prototipado para una FPGA Virtex 5 de Xilinx [Xil_V5] utilizando como microprocesador empotrado Microblaze [Xil_mblaze]. Los resultados experimentales obtenidos muestran que el SoPC diseñado es altamente eficiente para diversas operaciones comunes en el campo del procesado de imágenes (CC, S, SS y transformada wavelet) superando en rendimiento a implementaciones software en un PC de altas prestaciones. En el SoPC propuesto también se ha implementado el algoritmo para imágenes de alta resolución propuesto consiguiendo el mismo rendimiento que un PC de altas prestaciones. Con esta tesis doctoral se ha estudiado la comparación de huellas dactilares mediante técnicas de correlación obteniendo resultados precisos con algoritmos novedosos de comparación. Se ha demostrado que las técnicas de correlación son unas técnicas prometedoras en el ámbito de la comparación de huellas dactilares, por la precisión obtenida así como por su capacidad de comparar la totalidad de la información contenida en la huella. También se han solventado los problemas de rendimiento que presentan estas técnicas mediante arquitecturas hardware específicas que proporcionan rendimientos elevados. .Las arquitecturas propuestas hacen posible cálculos de correlación en tiempo real y en sistemas de bajo coste y tamaño. El SoPC con coprocesador dinámico propuesto presenta una solución muy versátil, ya que es capaz de modificar en tiempo de ejecución la tarea a realizar por el coprocesador, el tamaño de las imágenes y de la matriz de DSP slices, realizando el cálculo de forma eficiente para un conjunto de datos de gran tamaño