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    Por favor, use este identificador para citar o enlazar este ítem:http://uvadoc.uva.es/handle/10324/27479

    Título
    Profundización en el reconocimiento biométrico mediante venas del dedo
    Autor
    Bahillo Ortego, Pablo
    Director o Tutor
    Vivaracho Pascual, Carlos EnriqueAutoridad UVA
    Simón Hurtado, María AránzazuAutoridad UVA
    Editor
    Universidad de Valladolid. Escuela de Ingeniería Informática de ValladolidAutoridad UVA
    Año del Documento
    2017
    Titulación
    Grado en Ingeniería Informática
    Resumen
    El uso de los patrones de las venas de los dedos de la mano como nueva forma de reconocimiento biométrico es una idea que está emergiendo. Este nuevo tipo de biometría ya tiene dispositivos comerciales pero la investigación científica solo está comenzando. El propósito de estas investigaciones es cubrir dicha brecha entre la investigación y los dispositivos comerciales. El trabajo actual se ha realizado empleando una base de datos que nos ha proporcionado un grupo de investigación de la University of Twente [1] (Holanda), con el objetivo de comparar los resultados con los que se obtuvieron sobre nuestros propios datos, recogidos durante el curso 2015/2016. Se han aplicado técnicas de reescalado y preprocesado a las imágenes de los dedos de la mano lo que permite resaltar el patrón de venas del dedo. Finalmente, se ha construido un sistema de verificación biométrica basado en esas imágenes mejoradas. Para ello, se han probado varios sistemas con clasificadores basados en distancias: uno basado en correlación de imágenes (será nuestro sistema de referencia), otro basado en la transformada discreta del coseno y un tercero basado en binarización que utiliza la distancia de Hamming. Los dos últimos son una propuesta bastante novedosa para este tipo de investigación.
    Palabras Clave
    Reconocimiento biométrico
    Venas
    Dedo
    Idioma
    spa
    URI
    http://uvadoc.uva.es/handle/10324/27479
    Derechos
    openAccess
    Aparece en las colecciones
    • Trabajos Fin de Grado UVa [31901]
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    Nombre:
    TFG-G2818.pdf
    Tamaño:
    2.407Mb
    Formato:
    Adobe PDF
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    Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 InternationalLa licencia del ítem se describe como Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International

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