biometría ivan mendez.pdf

Universidad Politcnica de Victoria Seguridad Informtica

1 Ivn Daniel Mndez lvarez

Contenido Biometra .................................................................................................................................... 2

Biometra: rendimiento de los sistemas ........................................................................... 3

Cuota de mercado en tecnologa biomtrica ................................................................... 3

Huella dactilar (Colaborativo) ................................................................................................. 4

Iris (Colaborativo) ..................................................................................................................... 7

Caractersticas de la mano (Colaborativo) ......................................................................... 10



Biometra

Los requisitos bsicos que deben reunir las caractersticas biomtricas son: Universalidad: todos los usuarios la tienen

Singularidad o univocidad: carcter distintivo

Permanencia: en el tiempo y condiciones ambientales diversas

Colectividad: ha de ser mensurable cuantitativamente

Rendimiento o actuacin: elevado nivel de exactitud

Aceptacin: por parte del usuario

Resistencia a fraude o usurpacin



Biometra: rendimiento de los sistemas

Tasa de falsos positivos TFP (False Match Rate, FMR)

Proporcin de muestras falsamente asignadas a un usuario al que no le pertenecen.

Tasa de falsos negativos TFN (False Non Match Rate, FNMR)

Proporcin de muestras falsamente rechazadas como pertenecientes al cliente al que pertenecen.

Cuota de mercado en tecnologa biomtrica



Huella dactilar (Colaborativo) Propiedades.

Universalidad (media-alta) Ms de un 96% de la poblacin tiene una huella legible

Univocidad (alta) Incluso gemelos idnticos tienen huellas diferentes

Permanencia (alta) La huella se forma en la etapa fetal y permanece estructuralmente

inalterable a lo largo de la vida

Rendimiento (alto) Es una de las tcnicas biomtricas con mejor rendimiento

Mayor compromiso entre comodidad y seguridad

Aceptacin (media) La captura de la imagen de la huella no es intrusiva

Posee implicaciones legales Paradigmas.

Manual Consiste en la inspeccin visual, de texturas y de minucias, adems de la

experiencia del experto

Tcnicas basadas en imagen Utilizan slo la apariencia visual de la imagen

Es necesario almacenar la imagen completa

Mtodos basados en texturas Tratan la huella como una imagen de texturas orientadas

Menos preciso que las tcnicas basadas en minucias

Tcnicas basadas en minucias Utilizan las posiciones relativas de las minucias

Es el mtodo ms conocido y preciso



Huella dactilar: tcnica basada en minucias Preprocesado

Estimacin del campo de orientacin y realce de la imagen

Binarizacin (de 8 bits/pxel a 1 bit/pxel)

Extraccin de la regin de inters (ROI)

Adelgazamiento y depuracin de la imagen

Extraccin de caractersticas: minucias

Establecimiento del patrn de huella: datos que corresponden a la disposicin de las minucias (300 bytes)

Etapa de comparacin

Se convierten todas las minucias (modelo y muestra) a coordenadas polares. Centro: la minucia de referencia

Se representan (patrn y muestra) mediante cadenas de puntos

r: distancia radial e: ngulo radial : orientacin respecto a la minucia de referencia

Se aplica la distancia de disimilaridad entre las dos cadenas: muestra y patrn.



Sensores



Iris (Colaborativo) Principales Caractersticas.

Potencialidad para la Identificacin: Mayor unicidad que la huella

Parmetros accesibles desde el exterior, a travs de proteccin dada por la crnea

Textura del iris

Acceso visual a la retina a travs de la pupila rgano estable (en muchos de sus parmetros): Con la edad

Frente a accidentes (debido a la crnea) Fcil deteccin de sujeto vivo Por variaciones del tamao de la pupila frente a cambios de iluminacin Manipulacin compleja Conllevara potenciales riesgos en la visin del individuo

Inconvenientes: Utilizacin de elementos externos por parte de los usuarios

Captura

La captura se realiza de forma no invasiva Se realiza mediante una cmara digital o de video de alta resolucin con un

objetivo de aproximacin, para enfocar en el ojo a una distancia del sujeto que no le resulte incmoda a ste

Se requiere interaccin por parte del usuario Localizacin del ojo dentro de un campo de visin

En algunos sistemas se localiza el ojo en una escena y posteriormente se enfoca (de forma automtica)

Sin informacin de color Luz infrarroja



Sistemas comerciales

Cmara de acceso fsico: LG

Panasonic

OKI

Senex

Evermedia

Jirix Cmara de PC: Panasonic Cmara de Mano: OKI (IrisPass-h)

Extraccin del patrn

Filtros de Gabor en coordenadas polares

Demodulacin y cuantificacin de la fase



Patrn de iris (Iris Code) 2048 bits

Sistemas Actuales



Caractersticas de la mano (Colaborativo) Caractersticas Principales

Unicidad: media. No existen estudios detallados que demuestre su unicidad. En el sector: correcta

Estabilidad: media, ya que los cambios de peso de una persona pueden modificar la geometra de la mano. Solucin: tomar medidas relativas

Coste: bajo. Slo se precisa una cmara de media/baja calidad y una plataforma diseada al efecto

Aceptabilidad: muy alta (no tiene implicaciones legales y es muy fcil de usar)

Tamao del patrn: muy pequeo (decenas de bytes) Extraccin del Patrn

a) El sistema toma 3muestras de la silueta de la mano

b) Forma un patrn de 9 bytes tomando el promedio de las 3 muestras



a) Plataforma con 6 topes y espejo colocado 60 sobre la superficie

b) Colocacin de la mano

c) Imagen obtenida de 640x480 y 256 colores



Regin Palmar

Captura y pre-procesado.

Proceso de extraccin de las lneas de la palma de la mano

Algoritmos de verificacin

Aproximaciones basadas en lneas Operadores de deteccin de bordes (Canny, Sobel, etc)

Algoritmos de comparacin (distancia eucldea, HMMs, distancia de Haussdorf, redes neuronales, etc.)

Aproximaciones basadas en sub-espacios Extraccin de caractersticas: filtros de Gabor, DCT, wavelets, etc.

Proyeccin en sub-espacios (LDA, PCA, ICA, etc.)

Aproximaciones estadsticas Estadsticos locales (Gabor, wavelets, etc. y media, varianzas locales)

Estadsticos globales (momentos, centros de gravedad, etc... calculados directamente sobre la imagen completa)



Dispositivos de Captura

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