Avances en biometría vascular sin contacto
Una nueva plataforma mejora la seguridad y la higiene a través de la identificación biométrica sin contacto.
― 9 minilectura
Tabla de contenidos
- La Plataforma Modular para la Biometría Vascular
- La Importancia de la Higiene en los Sistemas Biométricos
- Cómo Funciona el Sistema: La Tecnología Detrás de Esto
- Recolección de datos y Creación de Dataset
- Precisión de Reconocimiento: ¿Qué Tan Bien Funciona?
- El Papel del Procesamiento de imágenes en la Biometría Vascular
- Explorando el Reconocimiento de Múltiples Dedos
- La Importancia de la Información de Profundidad y Textura
- Direcciones Futuras para la Investigación
- Conclusión: El Futuro de la Biometría Sin Contacto
- Fuente original
- Enlaces de referencia
En el mundo de hoy, la seguridad es muy importante. Una forma de mejorar la seguridad es a través de la biometría, que implica usar características físicas únicas para identificar a las personas. Mientras que muchos sistemas biométricos dependen del contacto directo, como los escáneres de huellas dactilares o el reconocimiento facial que requieren que la persona esté muy cerca de la cámara, estos sistemas pueden generar preocupaciones de higiene. Esto es especialmente cierto en entornos donde la limpieza es crítica, como en hospitales. Para abordar estos problemas, se han desarrollado nuevos sistemas biométricos sin contacto, especialmente en el área de la biometría vascular.
La biometría vascular utiliza los patrones únicos de las venas en la mano de una persona para identificarla. Estos patrones son difíciles de replicar, lo que los hace muy seguros. El objetivo principal de desarrollar una plataforma de biometría vascular sin contacto es recolectar datos sin necesidad de que nadie toque un dispositivo directamente. Esto significa que las personas pueden interactuar con la tecnología sin miedo a la contaminación o incomodidad.
La Plataforma Modular para la Biometría Vascular
La plataforma de biometría vascular sin contacto está diseñada para estudiar y capturar varios datos biométricos de las manos. Puede capturar imágenes de dedos, palmas y muñecas, enfocándose no solo en las venas, sino también en características superficiales como las impresiones de la palma. Este sistema puede operar en diferentes modos, utilizando imágenes multispectrales, lo que significa que puede capturar fotos en diferentes longitudes de onda de luz, incluyendo imágenes de infrarrojo cercano (NIR) y de color regular.
Lo que hace especial a este sistema es su capacidad para recolectar múltiples tipos de datos a la vez. Esto se logra usando tecnología de cámara avanzada que permite capturar características detalladas de la mano desde varios ángulos y bajo diferentes condiciones de iluminación. Este conjunto versátil permite a los investigadores recopilar datos extensos para su estudio posterior.
La Importancia de la Higiene en los Sistemas Biométricos
En entornos como hospitales, mantener la higiene es crucial. Los sistemas biométricos tradicionales a menudo requieren contacto directo, lo que puede llevar a la propagación de gérmenes. La plataforma sin contacto elimina esta preocupación al no requerir que los usuarios toquen ninguna parte del dispositivo. Esto la hace ideal para lugares donde la limpieza es una prioridad, asegurando que la tecnología no se convierta en una fuente de infección.
Además, los usuarios pueden encontrar incómodos los sistemas tradicionales, especialmente si tienen que colocar sus dedos en un compartimento. El nuevo enfoque sin contacto crea una experiencia más amigable al permitir que las personas interactúen con la tecnología desde una distancia.
Cómo Funciona el Sistema: La Tecnología Detrás de Esto
La plataforma funciona al capturar varias imágenes de la mano en diferentes configuraciones de luz. Usa cámaras multispectrales y RGB para obtener imágenes que revelan tanto los patrones vasculares debajo de la piel como las características superficiales de la mano. Esta profundidad de información se captura usando múltiples cámaras que trabajan juntas para crear un modelo 3D detallado de la mano.
Una de las principales características de esta plataforma es su capacidad para recopilar datos de múltiples dedos a la vez. Esto es importante porque permite a los investigadores combinar la información de cada dedo para mejorar la Precisión del Reconocimiento. Los sistemas tradicionales generalmente escanean un dedo a la vez, lo que puede ser menos eficiente y efectivo.
Recolección de datos y Creación de Dataset
Los investigadores reunieron una cantidad significativa de datos utilizando esta nueva plataforma. Capturaron imágenes de los dedos, palmas y muñecas de 120 sujetos, asegurándose de que hubiera una representación equilibrada de diferentes grupos de edad y géneros. Cada participante contribuyó con varias imágenes, que luego se compilaron en un conjunto de datos para un análisis posterior.
Este conjunto de datos es crucial para probar la efectividad de la plataforma en aplicaciones del mundo real. Al tener una amplia gama de imágenes, los investigadores pueden evaluar qué tan bien funciona el sistema en diferentes demografías y variar las condiciones bajo las cuales se capturaron los datos.
Precisión de Reconocimiento: ¿Qué Tan Bien Funciona?
Un aspecto esencial de cualquier sistema biométrico es qué tan precisamente puede identificar a las personas. Los investigadores llevaron a cabo pruebas exhaustivas para evaluar el rendimiento de la plataforma al reconocer las venas de los dedos. Descubrieron que la precisión del reconocimiento de venas de dedos mejoró significativamente cuando se usaron imágenes de múltiples dedos juntas.
Mientras que la mayoría de los sistemas existentes requieren un solo dedo para la identificación, la nueva plataforma puede reconocer múltiples dedos simultáneamente, mejorando la seguridad y la eficiencia. La capacidad de procesar datos de múltiples dedos significa que el sistema puede alcanzar altos niveles de precisión, reduciendo las posibilidades de que se acepten identidades falsas.
Procesamiento de imágenes en la Biometría Vascular
El Papel delUna vez que se capturan las imágenes, pasan por varios pasos de procesamiento para mejorar la calidad de los datos. Esto implica ajustar varias configuraciones y usar algoritmos para extraer características importantes de las imágenes, como los patrones únicos de las venas.
Este procesamiento de imágenes es esencial para garantizar que los datos biométricos extraídos sean lo más claros y precisos posible. Al mejorar la calidad de las imágenes, el sistema puede analizar mejor los patrones de venas para el reconocimiento.
Explorando el Reconocimiento de Múltiples Dedos
Una de las características destacadas de esta plataforma es su capacidad para usar datos de varios dedos a la vez. Esta capacidad permite al sistema crear un perfil de identidad más completo para cada usuario. Cuando se escanean múltiples dedos, los datos pueden fusionarse o combinarse para mejorar significativamente el rendimiento del reconocimiento.
En los sistemas tradicionales, se puede pedir a los usuarios que escaneen cada dedo por separado, lo que puede ser un proceso largo y menos seguro. Al permitir escanear múltiples dedos a la vez, la nueva plataforma proporciona una alternativa más eficiente que mejora la experiencia del usuario y la seguridad.
La Importancia de la Información de Profundidad y Textura
Para aprovechar al máximo los datos recopilados, el sistema captura no solo imágenes, sino también información de profundidad y textura. Esto se hace utilizando técnicas que proyectan patrones láser sobre la mano, permitiendo que el sistema mida cómo interactúa la luz con la superficie de la piel.
Al entender la textura y la profundidad de las características de la mano, la plataforma puede crear una imagen más detallada, lo que puede mejorar las tasas de reconocimiento. Esta información se combina con los datos vasculares para construir un perfil integral de la mano del individuo.
Direcciones Futuras para la Investigación
El desarrollo de esta plataforma de biometría vascular sin contacto abre muchas posibles avenidas de investigación. A medida que la tecnología sigue avanzando, se pueden hacer nuevas mejoras para aumentar la precisión, velocidad y usabilidad. Los esfuerzos futuros pueden incluir:
Mejorar las Tecnologías de Cámara: Al incorporar cámaras con mejor rendimiento en la captura de imágenes en diferentes longitudes de onda de luz, los investigadores pueden reunir datos aún más precisos.
Experimentar con Técnicas de Iluminación: Probar diferentes tipos de iluminación puede resultar en mejor calidad de imagen, que puede mejorar la extracción de características y las tasas de reconocimiento.
Fusión de Datos y Características: Los investigadores pueden explorar la combinación de datos de múltiples cámaras y longitudes de onda para aumentar aún más la precisión de identificación. Al analizar cómo la información de diversas fuentes puede complementarse, se podría mejorar el rendimiento general del sistema.
Procesamiento de Extremo a Extremo: Aunque las pruebas actuales han mostrado resultados prometedores, una mayor exploración en métodos de procesamiento de extremo a extremo podría llevar a sistemas de reconocimiento aún más eficientes. Esto podría involucrar el uso de técnicas de aprendizaje profundo para analizar grandes cantidades de datos de manera más efectiva.
Expansión del Conjunto de Datos: A medida que se recopilan más datos, los investigadores podrían refinar los algoritmos del sistema y mejorar el rendimiento en una gama más amplia de condiciones y demografías.
Conclusión: El Futuro de la Biometría Sin Contacto
El desarrollo de una plataforma de biometría vascular sin contacto marca un paso significativo hacia adelante en las tecnologías de identificación biométrica. Al permitir la interacción sin manos y capturar datos biométricos detallados sin contacto directo, este sistema ofrece soluciones a muchos de los desafíos que enfrentan los sistemas biométricos tradicionales.
Con su capacidad para el reconocimiento de múltiples dedos y técnicas avanzadas de procesamiento de imágenes, esta plataforma no solo mejora la experiencia del usuario sino que también aumenta la seguridad al reducir el riesgo de coincidencias falsas. A medida que la investigación avanza, el potencial para más avances en el campo de la biometría es considerable, allanando el camino para sistemas de identificación mejorados, seguros y amigables para el usuario en el futuro.
Título: $\textit{sweet}$- An Open Source Modular Platform for Contactless Hand Vascular Biometric Experiments
Resumen: Current finger-vein or palm-vein recognition systems usually require direct contact of the subject with the apparatus. This can be problematic in environments where hygiene is of primary importance. In this work we present a contactless vascular biometrics sensor platform named \sweet which can be used for hand vascular biometrics studies (wrist, palm, and finger-vein) and surface features such as palmprint. It supports several acquisition modalities such as multi-spectral Near-Infrared (NIR), RGB-color, Stereo Vision (SV) and Photometric Stereo (PS). Using this platform we collect a dataset consisting of the fingers, palm and wrist vascular data of 120 subjects and develop a powerful 3D pipeline for the pre-processing of this data. We then present biometric experimental results, focusing on Finger-Vein Recognition (FVR). Finally, we discuss fusion of multiple modalities, such palm-vein combined with palm-print biometrics. The acquisition software, parts of the hardware design, the new FV dataset, as well as source-code for our experiments are publicly available for research purposes.
Autores: David Geissbühler, Sushil Bhattacharjee, Ketan Kotwal, Guillaume Clivaz, Sébastien Marcel
Última actualización: 2024-09-11 00:00:00
Idioma: English
Fuente URL: https://arxiv.org/abs/2404.09376
Fuente PDF: https://arxiv.org/pdf/2404.09376
Licencia: https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
Cambios: Este resumen se ha elaborado con la ayuda de AI y puede contener imprecisiones. Para obtener información precisa, consulte los documentos originales enlazados aquí.
Gracias a arxiv por el uso de su interoperabilidad de acceso abierto.
Enlaces de referencia
- https://www.vision-components.com/en/products/oem-embedded-vision-systems/mipi-camera-modules/
- https://www.nxp.com/docs/en/data-sheet/PCA9745B.pdf
- https://www.ichaus.de/upload/pdf/NZN_datasheet_D1en.pdf
- https://digilent.com/reference/_media/reference/pmod/pmod-interface-specification-1_2_0.pdf
- https://www.pjrc.com/store/teensy41.html
- https://www.kernel.org/doc/html/v4.9/media/uapi/v4l/v4l2.html
- https://www.pyqtgraph.org/
- https://www.h5py.org/
- https://opencv.org/
- https://www.digigram.com.tw/en