Tesis para optar el título de Ingeniero de Sistemas, que presenta




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CAPITULO III : DESARROLLO DE APLICACION

3.1 Modelamiento


El modelo a proponer tendrá una serie de variables y secuencias que en armonía darán como respuesta a una necesidad imperiosa de aumentar la seguridad. A continuación se detallara el Cómo? y Que? Tendrá el modelo


  • Inicialmente se procederá a investigar acerca de las medidas de seguridad presentes en el Perú, y clasificarlas según su efectividad, costo y según las nuevas tecnologías que llegan al país.




  • Según lo obtenido del punto anterior se elaborara un conjunto de necesidades y requerimientos para que formen parte de la elaboración del modelo de sistema biométrico.




  • Teniendo los requerimientos y necesidades podremos analizar cada uno de estos y a través de dicho análisis podremos elaborar una serie de esquemas lógicos los cuales permitirán apreciar la secuencia de procesos a realizar


3.1.1 El sistema




3.1.1.1 Procesamiento con Gabor Wavelet



La Representación de las características locales se basan en la transformadas de Gabor Wavelet (Figura 1). Wavelets Gabor están biológicamente motivados por las convolución kernels en forma de ondas planas limitadas por una función Gaussiana envolvente. El conjunto de coeficientes de convolución para los núcleos de diferentes orientaciones y frecuencias en píxeles de la imagen se llama un jet. A continuación se definirán los jets, las diferentes funciones de similitud entre jets , y nuestro procedimiento para la localización precisa de jets en una imagen

3.1.1.2 Jets


Un jet es una pequeña porción de los valores de gris de una imagen en torno a un pixel dado .Se basa en un transformada de wavelet, definida como una convolución

(1)

De la familia de Gabor Kernels

(2)



Figura 1. El gráfico representa una cara se basada en las transformadas de Gabor wavelet, una convolución con un conjunto de núcleos de wavelets. Estos tienen la forma de ondas planas que son restringidos por una función Gaussiana envolvente. Se calculo 40 coeficientes (5 frecuencias x 8 orientaciones). Las fases de los coeficientes varían aproximadamente con una frecuencia wavelet (ver parte imaginaria),la magnitud varia lentamente. El conjunto de 40 coeficientes obtenidos un punto de la imagen es referidos a un jet (para Claridad, sólo 3 frecuencias y 4 orientaciones están representados en la figura). Una colección dispersa de estos jets, junto con alguna información sobre su ubicación relativa constituye un grafico de la imagen, que se utilizaría para representar un objeto, como por ejemplo una cara.

en la forma de ondas planas con vector de onda restringidos por una función Gaussiana envolvente. Empleamos un conjunto discreto de 5 frecuencias diferentes, índex =0, ..., 4 y 8 orientaciones, índex = 0, ..., 7.

(3)

con un índex . Este muestreo uniformemente cubre una banda de frecuencia en el espacio. La anchura de un Gaussiana es controlada por el parámetro . El segundo término en el soporte de la ecuación. (2) hace que los kerne se liberen y la integral se desvanece. Esto es conocido como transformada wavelet, porque la familia de los kernels es auto-similar, los núcleos Beatón se generan a partir de una wavelet madre, por la dilatación y la rotación.

Un jet se define como el conjunto de 40 coeficientes complejos de obtenidos por un punto de la imagen. Se puede escribir como

(4)



con magnitudes , que varían lentamente con la posición, y las fases , que giran aproximadamente a una velocidad determinada por la frecuencia espacial o el vector de onda de los Kernels ( Figura 1)

Gabor wavelets fueron elegidos por su robustez, como un formato de datos y por su relevancia biológica. Desde que son DC-libre, estos ofrecen robustez frente a las variables de brillo en la imagen. La robustez contra las variables contrastadas pueden ser obtenidas por la normalización de los jets. La limitada localización en el espacio y la frecuencia produce una cierta cantidad de robustez contra la translación, distorsión, rotación y escala. Sólo la fase cambiara drásticamente con las translación. Esta variación de fase puede ser ignorado, o se puede utilizada para estimar el desplazamiento. Una desventaja de los Kernels grandes es su sensibilidad a variación de fondo. Se ha demostrado, sin embargo, que si se conoce el contorno objeto la influencia del fondo puede ser suprimida. Finalmente, las ondas secundarias Gabor tienen una forma similar a los campos receptivos de las células simples que se encuentran en la corteza visual de los animales vertebrados, y y puede ser obtenida por estadística, a partir de imágenes de escenas naturales
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