Resumen

La identificación personal basada en el dedo se ha convertido en un tema de investigación activo en los últimos años debido a su gran aceptación por parte de los usuarios y a su comodidad. Sin embargo, cómo fusionar de forma fiable y eficaz los rasgos dactilares multimodales sigue siendo un problema complicado en la práctica. En este artículo se propone un nuevo sistema de reconocimiento multimodal de huellas dactilares basado en la computación granular, considerando el rasgo dactilar como una combinación de huella dactilar, vena dactilar y huella dactilar-nudillo. En primer lugar, las características de textura de las crestas de FP, FV y FKP se extraen utilizando medidas ordinales de Gabor (GOM). En segundo lugar, combinando los mapas de características GOM trimodales en función del color, se obtiene el conjunto de características originales de un dedo. Para representar eficazmente las características de los dedos, éstas se granulan en tres niveles de gránulos de características (FG) de manera ascendente basada en la granulación circular espacial. Para comprobar el rendimiento de los GF multinivel, se propone un método de correspondencia descendente. Los resultados experimentales muestran que el método propuesto consigue una mayor tasa de precisión en el reconocimiento de rasgos dactilares.

• Materias:Ingeniería electrónica Sensores Redes Inalámbricas Tecnología de sensores Procesamiento de señales asistido por computador Procesamiento de datos
• Subjects:Electronic engineering sensors Wireless Networks Sensor technology Signal processing computer-assisted Data processing
• Palabras claves:tasa de reconocimiento de mayor precisión, mapas de características gom modales, nuevo esquema multimodal de reconocimiento de características dactilares, medidas ordinales de gabor, tema de investigación activo, reconocimiento de características dactilares, alta aceptación por el usuario, objeto de características original, características de textura de cresta, granulación circular espacial
• Keywords:higher accuracy recognition rate, modal gom feature maps, new multimodal finger feature recognition scheme, gabor ordinal measures, active research topic, finger feature recognition, high user acceptance, original feature object, ridge texture features, spatial circular granulation