dc.contributor.advisor |
Arcaya Coaquira, William Eusebio |
es_PE |
dc.contributor.author |
Mamani Humpiri, Luis Miguel |
es_PE |
dc.date.accessioned |
2019-09-10T16:26:46Z |
|
dc.date.available |
2019-09-10T16:26:46Z |
|
dc.date.issued |
2019-07-12 |
|
dc.identifier.uri |
http://repositorio.unap.edu.pe/handle/20.500.14082/11482 |
|
dc.description.abstract |
Los sistemas biométricos de reconocimiento de huellas dactilares tradicionales usan imágenes obtenidas por sensores biométricos, estos sensores son costosos y presentan diversos problemas asociados a la interacción con el área de captura (tamaño limitado, transmisión de bacterias, instalación y calibración, distorsiones). Esta investigación tiene como objetivo determinar si existen diferencias en las características de la imagen de la huella (número de minucias e índice de calidad) obtenida por una aplicación móvil que usa un flujo de procesamiento de imágenes propuesto para obtener una imagen de huella dactilar a partir de las imágenes tomadas por la cámara del dispositivo, a diferencia de la imagen de la huella obtenida por un sensor biométrico. Esta investigación de tipo cuasi-experimental fue ejecutada en la ciudad de Lima, en donde se capturaron 184 imágenes con el método propuesto y 321 con un sensor biométrico, con esta información se generaron los conjuntos de datos de número de minucias, índices de calidad y puntajes de comparación. Luego del experimento se ha verificado que existen diferencias en las características de la imagen obtenida por ambos métodos de captura, donde el número de minucias de una imagen obtenida por el método propuesto es mayor al de una imagen obtenida por sensor biométrico. Finalmente, el rendimiento de un sistema biométrico cuando se comparan imágenes obtenidas por el método propuesto contra imágenes obtenidas por un sensor biométrico (cámara-sensor), medido por el ratio de verdadero positivo (TPR), es del 51.75%; y cuando ambas imágenes se obtienen por el mismo método es del 85.39% (cámara-cámara) y del 94.19% (sensor-sensor); por contraste, si imágenes sin ningún tipo de procesamiento se comparan contra imágenes obtenidas por un sensor biométrico (raw-sensor) el TPR es de 1.81%. En todos los casos se usa un ratio de falsos positivos del 2%. |
es_PE |
dc.description.uri |
Tesis |
es_PE |
dc.format |
application/pdf |
es_PE |
dc.language.iso |
spa |
es_PE |
dc.publisher |
Universidad Nacional del Altiplano. Repositorio Institucional - UNAP |
es_PE |
dc.rights |
info:eu-repo/semantics/openAccess |
es_PE |
dc.rights.uri |
https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/deed.es |
es_PE |
dc.source |
Universidad Nacional del Altiplano |
es_PE |
dc.source |
Repositorio Institucional - UNAP |
es_PE |
dc.subject |
Computación e Ingeniería del Software |
es_PE |
dc.subject |
Software de base y de aplicación |
es_PE |
dc.title |
Implementación de un nuevo método de captura de huellas dactilares para un sistema biométrico Lima – 2019 |
es_PE |
dc.type |
info:eu-repo/semantics/bachelorThesis |
es_PE |
thesis.degree.name |
Ingeniero de Sistemas |
es_PE |
thesis.degree.discipline |
Ingeniería de Sistemas |
es_PE |
thesis.degree.grantor |
Universidad Nacional del Altiplano. Facultad de Ingeniería Mecánica Eléctrica, Electrónica y Sistemas |
es_PE |
thesis.degree.level |
Título Profesional |
es_PE |
dc.publisher.country |
PE |
es_PE |
renati.discipline |
612076 |
es_PE |