Desarrollo de un algoritmo de clasificación de la huella dactilar para la Policía Nacional del Perú

Las huellas digitales son únicas en cada ser humano, con este razonamiento y sus diferentes características las cuales permiten que puedan ser clasificadas, el ser humano las está usando para poder identificar a las personas es uno de los métodos de reconocimiento más confiables hoy en día. En nuestra realidad, la Dirección de Criminalística (DIRCRI) de la Policía Nacional del Perú usa las impresiones de las huellas las cuales son clasificadas según la forma de las crestas papilares características de cada individuo. Dado que en la actualidad la clasificación requiere de un proceso visual y el almacenamiento en tarjetas dactiloscópicas genera que estas no tengan un control de cantidad se busca que el proceso de clasificación lo haga más rápido y eficiente. Este documento de tesis ha sido desarrollado en 4 capítulos: En el primer capítulo hace referencia a sistemas de adquisición de la huella digital, aplicación en la policía y el marco problemático. En el segundo capítulo se describirá los usos de las huellas dactilares así como también se explican las cualidades, características y diferentes formas de clasificación. En el tercer capítulo se encuentra la estrategia del desarrollo del algoritmo para llevar a cabo esta tesis. En el último capítulo se mencionan los resultados obtenidos y comentarios para una mejor adquisición. Finalmente se concluye que es primordial tener una buena impresión para obtener un óptimo resultado en la clasificación, las impresiones más nítidas han sido satisfactoriamente clasificadas mientras que las que omiten información presentaron problemas al momento de la evaluación.Tesi

Fusion of Statistical and Structural Fingerprint Classifiers

Classification is an important step towards fingerprint recognition. In the classification stage, fingerprints are usually associated to one of the five classes "A", "L", "R", "T", "W". The aim is to reduce the number of comparisons that are necessary for recognition. Many approaches to fingerprint classification have been proposed so far, but very few works investigated the potentialities of combining statistical and structural algorithms. In this paper, an approach to fusion of statistical and structural fingerprint classifiers is presented and experiments that show the potentialities of such fusion are reported