Reconocimiento de la palma de la mano mediante el algoritmo

PCAAutores:

Francisco Javier Álvarez Blanco

fjalvarezb@gmail.com

Laura Bolívar Martín

libertadoraa@hotmail.com

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Índice

• Introducción

• Preprocesamiento

• Algoritmo PCA

• Desarrollo

• Conclusiones

• Referencias

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Introducción

• Biometría al alcance de nuestras manos– Identificación de un individuo a partir de sus

rasgos físicos– En el futuro, toda identificación será a través de

medidas biométricas

• Diversidad de medidas biométricas concentradas en la mano

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Preprocesamiento

• Pésimos resultados sin realizar un procesamiento previo

• Necesidad de homogeneidad en la imagen para aplicar el algoritmo

• Varios pasos desde la adquisición de la imagen hasta obtener la idónea

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Preprocesamiento (y II)

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Antes Después

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Algoritmo PCA

• Qué es– Análisis de componentes principales

– Simplifica un conjunto de datos sin alterar las características más importantes

• Cómo funciona– Con las imágenes de la base de datos formamos

una matriz

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Algoritmo PCA (y II)

– Obtenemos el subespacio a través de dicha matriz de datos

– Proyectamos todas las imágenes de la base de datos sobre el subespacio generado

– La imagen que queramos identificar es proyectada en el subespacio, comparándose con todas las imágenes de la base de datos por distancias (L1 o L2).

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Desarrollo

• Investigación– Adaptar el PCA a la palma de la mano

• Innovación– Preprocesamiento

– Uso del PCA para la palma de la mano

• Experimentación– Manos con heridas

– Anillos

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Desarrollo (y II)

• Varios meses de trabajo

• Cooperación y organización óptima

• Modularidad del código

• Uso de Java y Microsoft Access

• Interfaz gráfica amigable

• Preprocesamiento rápido y muy eficaz

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Conclusiones

• Buenos resultados una vez aplicado el preprocesamiento

• Algoritmo rápido en ordenador potente– Posibilidad de uso en tiempo real

• Escaso presupuesto

• Con dedicación, posibilidad de uso en el día a día

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Conclusiones (y II)

• Posibilidad de jugar con todas las medidas biométricas de la mano para identificación más coherente

• Factores problemáticos– Luz– Nitidez de la imagen

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Conclusiones (y II)

• Posibilidad de jugar con todas las medidas biométricas de la mano para identificación más coherente

• Factores problemáticos– Luz– Nitidez de la imagen

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Referencias

• Página del PCA aplicado a imágenes– http://www.innovanet.com.ar/gis/TELEDETE/

TELEDETE/bmatvest.htm

• Java– API de Java:

• http://java.sun.com/j2se/javadoc/

– Ejemplos de implementación:• http://www.java2s.com

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FIN

A continuación les mostramos una demostración de nuestra aplicación

¡Gracias por su atención!

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