Reconocimiento de huellas dactilares mediante inferencia difusa y neurodifusa adaptativa

Las huellas dactilares, el sistema de identificación biométrica más antiguo y extendido, se utilizan comúnmente para la investigación criminal en Ciencias Forenses. Existe una minuciosa teoría estadística sobre la rareza de las minucias de las huellas dactilares. Un paso fundamental en el estudio de las estadísticas de las minucias de las huellas dactilares es extraer de forma fiable las minucias de las imágenes de las huellas dactilares. Sin embargo, las imágenes de huellas digitales raramente son de perfecta calidad. Pueden degradarse y corromperse debido a variaciones en las condiciones de la piel y la impresión. Las inferencias extraídas de varios algoritmos de identificación de huellas dactilares, como la coincidencia de puntos minuciosos o la coincidencia de correlación o la coincidencia de huellas dactilares basadas en bancos de filtros, es que el rendimiento se basa en la calidad de la imagen tomada para la representación de huellas dactilares de varias fuentes. Por lo tanto, la calidad de la imagen debe mejorarse para un mejor reconocimiento de los detalles. Esta tesis presenta un análisis y estudio comparativo para extraer puntos de minucias en una imagen de huella dactilar particular. Primero, se aplicó un método de mejora de imágenes basado en lógica difusa para obtener una aproximación más consistente de los puntos de minucias y su ubicación, y luego se usó un algoritmo diferente para extraerlos.