Affiliation:
1. Universidad de las Ciencias Informáticas
Abstract
El campo de orientación de la huella dactilar como característica global es fundamental para el desarrollo de una estrategia de indexación, aportando estabilidad y disminuyendo los tiempos de respuesta durante el proceso de búsqueda de un sistema de identificación basado en huellas dactilares. El empleo de grafos relacionales de atributos y máscaras dinámicas permite explotar las características brindadas por el esquema de particionado para la búsqueda. De cada una de las estrategias propuestas se determinó el índice de penetración de la base de datos, así como el error en que incurren los algoritmos de indexación implementados. Para corroborar los resultados obtenidos fueron empleados los bancos de datos aportados por la Competencia de verificación de huellas dactilares. La implementación computacional de las estrategias de búsquedas propuestas demuestra las virtudes que ofrece el campo de orientación para dirigir el proceso de búsqueda, logrando reducir el número de comparaciones en un 53.24% como promedio, comportándose de manera estable ante imágenes de huellas dactilares de diferente calidad. Basado en los resultados del estudio se concluyó que la adopción de dichas estrategias de indexación permitirá reducir el tiempo de respuesta en el módulo de identificación de individuos basado en patrones de la huella dactilar propuesto por el Centro de Identificación y Seguridad Digital de la Universidad de las Ciencias Informáticas.
Publisher
Universidad La Salle Arequipa
Reference20 articles.
1. D. Maltoni, D. Maio, A. K. Jain, and S. Prabhakar, Handbook of fingerprint recognition. Springer Science & Business Media, 2009.
2. . M. H. Bhuyan, S. Saharia, and D. K. Bhattacharyya, “An effective method for fingerprint classification,” arXiv preprint arXiv:1211.4658, 2012.
3. S. U. Maheswari and E. Chandra, “A review study on fingerprint classification algorithm used for fingerprint identification and recognition,” IJCST, vol. 3, no. 1, pp. 739–744, 2012.
4. D. Parekh and R. Vig, “Review of Parameters of Fingerprint Classification Methods Based on Algorithmic Flow,” presented at the International Conference on Advances in Computing and Information Technology, 2011, pp. 28–39.
5. R. Cappelli, A. Lumini, D. Maio, and D. Maltoni, “Fingerprint classification by directional image partitioning,” IEEE Transactions on pattern analysis and machine intelligence, vol. 21, no. 5, pp. 402–421, 1999.