Resumen

El reconocimiento de la mano es uno de los métodos de biometría más populares para los sistemas de control de acceso. En este trabajo se presenta un nuevo esquema de reconocimiento personal que utiliza imágenes térmicas de la mano y una red neuronal de extensión (ENN). Las características del sistema de reconocimiento se extraen de imágenes de nivel de gris de la mano, que son tomadas por una cámara de infrarrojos. La principal ventaja de la imagen térmica es que puede reducir los errores y el ruido en la etapa de extracción de características, lo cual es muy importante para aumentar la precisión de los sistemas de reconocimiento. Además, se propone un nuevo método de reconocimiento basado en la ENN para realizar las funciones principales del sistema de reconocimiento de manos. El método de reconocimiento basado en ENN propuesto también permite un rápido procesamiento adaptativo para un nuevo patrón, ya que sólo afina los límites de las características clasificadas o añade un nuevo nodo neuronal. Es factible implementar el método propuesto en un microordenador para un dispositivo portátil de reconocimiento personal. A partir de los ejemplos probados, el método propuesto tiene un grado significativamente alto de precisión de reconocimiento y muestra una buena tolerancia a los errores añadidos.

• Materias:Análisis Matemático Álgebra Ingeniería Matemática aplicada Lógica matemática
• Subjects:Mathematical Analysis Algebra Engineering Applied Mathematics Mathematical logic
• Palabras claves:enn, imágenes de manos en nivel de grises, dispositivo portátil de reconocimiento personal, sistemas de control de acceso, sistema de reconocimiento de manos, nuevo nodo neuronal, nuevo método de reconocimiento, métodos populares de biometría, procesamiento adaptativo rápido, errores
• Keywords:enn, gray level hand images, portable personal recognition device, access control systems, hand recognition system, new neural node, new recognition method, popular biometry methods, rapid adaptive processing, errors