Sistema biométrico para detección y reconocimiento de orejas basado en algoritmos de procesamiento de imágenes y redes neuronales profundas

Resumen

La oreja es un rasgo biométrico emergente que ha llamado la atención de la comunidad científica por más de una década. Su estructura única ha destacado desde hace mucho tiempo entre los científicos forenses, y se ha utilizado para la identificación de sospechosos en muchos casos. El paso lógico hacia una aplicación más amplia de la biometría de orejas es crear un sistema de reconocimiento. Este trabajo se centra en el uso de datos de imágenes (2D) para llevar a cabo dicho proceso. El presente estudio aborda técnicas como la distancia Hausdorff; la cual agrega robustez e incrementa el desempeño filtrando los sujetos a utilizar en la etapa de prueba del proceso. También incluye la transformación de imágenes con rayos (IRT) en la etapa de detección. La oreja es una característica biométrica inconstante cuando se trabaja con imágenes fotográficas en condiciones variables: esto se debe en gran parte al enfoque de la cámara, las formas irregulares de las capturas, las condiciones de iluminación y la forma siempre cambiante de la proyección cuando es fotografiada. Por tanto, para identificar la presencia y localización de una oreja en una imagen proponemos un sistema de detección de orejas con múltiples redes neuronales convolucionales (CNN) y un algoritmo de agrupación de detección. El método propuesto coincide con el rendimiento de otras técnicas cuando analizamos fotografías limpias, es decir, capturas en condiciones ideales (purposeshot), alcanzando una precisión de más del 98 %. Cuando el sistema está sujeto a imágenes naturales en condiciones del mundo real, donde el sujeto aparece en una multitud de orientaciones y condiciones fotográficas en ambiente no controlado, nuestro sistema mantiene la misma precisión superando claramente el resultado del 83 % promedio obtenido en investigaciones previas. Finalmente se exponen los algoritmos utilizados para completar los pasos del reconocimiento, utilizando estructuras convolucionales, técnicas de extracción de características y aproximaciones geométricas a fin de incrementar la presición del proceso.