Um Sistema de Classificacao de Impressoes Digitais

A classificação de impressões digitais é uma tarefa desafiante para o reconhecimento de padrões, despertando o interesse de vários pesquisadores durante os últimos 30 anos. Um número de técnicas e várias estratégias de extração de características foram propostas, desde técnicas baseadas em regras até o uso de sistemas de múltiplos classificadores. Porém, entre as diversas abordagens, a mais promissora é o sistema PCASYS proposta pelos pesquisadores do NIST (National Institure of Standards and Technology). Neste trabalho foi implementado um sistema de classificação de impressões digitais tomando como ponto de partida a arquitetura proposta no PCASYS. O sistema implementado divide-se em duas partes principais: uma dedicada a processar a impressão digital e extrair suas características representativas e outra orientada a realizar a tarefa de classificação. A premissa inicial foi Elaborar técnicas robustas na parte de extração de características de maneira que o rendimento do classificador seja maximizado. O banco de imagens utilizado para testar o sistema de classificação implementado foi a banco de imagens de impressões digitais número 4 no NIST, o qual é um padrão na área. O classificador que obteve os melhores resultados foi um classificador Bayessiano Normal Multivariável, os bons resultados alcançados pela parte de classificação provam que a premissa é válida. Os resultados são comparáveis com outras abordagens na literatur

Reconocimiento biométrico de huellas dactilares y su implementación en DSP

El presente trabajo de tesis describe nuestro desarrollo de algoritmos computacionales para el reconocimiento de personas por huellas dactilares, hemos tomado como punto de partida las más consolidadas técnicas y algoritmos publicados por la comunidad científica internacional hasta la fecha, siendo comparables los resultados reportados con los obtenidos. Además hemos plasmado este trabajo en dos plataformas de hardware: (a) En un computador personal, implementándose una biblioteca de funciones (toolbox) especializada para el análisis, procesamiento y reconocimiento de personas por huellas dactilares, la que hemos denominado TreHD y además (b) En una tarjeta de desarrollo DSP, donde se implementó la técnica de verificación de personas basada en un banco de filtros bidimensional. De los resultados obtenidos podemos inferir que es posible generar tecnología propia en el campo de los sistemas biométricos basados en huellas dactilares, que pueda llegar a ser competitiva y tenga posibilidades de promover el desarrollo de una industria nacional. Por lo que hemos fijado las bases para investigaciones y desarrollos futuros. Esto constituye nuestro principal aporte al desarrollo científico y tecnológico de la Universidad Nacional Mayor de San Marcos y de nuestro país.This work describes our computational algorithm development for fingerprint people recognition. We have taken as a baseline the most strengthen techniques and algorithms published by the International Scientific Community until this time, being comparable the reported results with those obtained. Additionally, we have implemented this work in two hardware platform: (a) In a personal computer, in which we have done a Toolbox skilled in analysis, processing and fingerprint people recognition, that we called TReHD. (b) In a DSP development board, in which we implemented a fingerprint verification technique based on a twodimensional filterbank. With the obtained results we can assume that is possible generate own technology in biometric system field based in fingerprint. This technology can become competitive and have possibilities to promote the national industry development. We have set a baseline for future research. This is our principal scientific and technological contribution to the San Marcos University and to our nation.Tesi

Segmentation of Tuberculosis Bacilli in Conventional Microscopy Images Through Accelerated CNN Using Dilated Convolutions

In this work, we propose a method to achieve microscopy image segmentation,in which a convolutional neural network (CNN) is used. The method is divided in two parts: (i) the CNN is trained for pixelwise classification of image; (ii) the training CNN is accelerated, removing the redundant operations, allowing the classification of the pixels from an entire image patch at the same time. The method was evaluated over a dataset with 120 images obtained using conventional microscopy in sputum smear sheets prepared according to the Ziehl-Neelsen technique. In the experimental evaluations carried out on this dataset, we obtained an accuracy of 97:33% and recall of 96:30%. The accelerated CNN is 44 times faster, maintaining identical prediction results. These results show that the proposed method has the potential to handle the given problem