Segmentación Supervisada de Imágenes de Huellas Dactilares
Palabras clave:
segmentación, huellas dactilares, valor medio, varianza, coherencia, redes neuronales, SOM, Perceptron y morfología matemáticaResumen
Se presenta un algoritmo mejorado de segmentación que separa la información útil de una huella dactilar con la ruidosa, importante paso que se tiene que realizar para el reconocimiento de huellas dactilares. El algoritmo está basado en la extracción de tres características de los pixeles: el valor promedio, la varianza y la coherencia. Se desarrolla una metodología para la determinación del conjunto de entrenamiento y la exclusión de las muestras redundantes a través del uso de redes neuronales auto-organizativas (SOM). Se comparan dos métodos de entrenamiento para obtener un clasificador lineal óptimo: perceptron y fuzzy perceptron. Como etapa de post-procesamiento, se utiliza morfología matemática para uniformizar las regiones clasificadas e incrementar el porcentaje de píxeles correctamente clasificados.
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Derechos de autor 2004 Jorge L. Aching Samatelo, David A. Rojas Vigo
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