Tesis de Mecatrónica

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https://hdl.handle.net/20.500.14414/898

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Browsing Tesis de Mecatrónica by Subject "Diseño de un sistema de identificación biométrica"

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    Diseño de un sistema de identificación biométrica mediante aprendizaje profundo a partir de imágenes espectrales del dorso de la mano
    (Universidad Nacional de Trujillo, 2023-07) Terrones Escobedo, Ángel Omar; Asto Rodríguez, Emerson Máximo
    Entre los numerosos sistemas de identificación biométrica convencionales, estos tienen ciertas limitaciones, las cuales se pueden subsanar utilizando métodos alternativos. Por esta razón, la presente investigación desarrolla un sistema de Identificación Biométrica mediante el aprendizaje profundo a partir de imágenes espectrales del dorso de la mano. En primera instancia, se realizó los requerimientos de diseño para el dispositivo de adquisición de imágenes. Posteriormente, se implementó el dispositivo de adquisición de imágenes, capaz de capturar imágenes del dorso de la mano de diferentes personas. Luego se modificó una cámara previamente seleccionada con diferentes criterios, para así extraer el filtro de corte infrarrojo. Seguidamente se implementó un circuito de LED’s Infrarrojos, acompañado de la inserción de un filtro óptico. Todos estos componentes unidos con el dispositivo de adquisición de imágenes, permitió en conjunto visualizar mejor las venas del dorso de la mano. Una vez diseñado el dispositivo de adquisición completo, se procedió a realizar la toma de base de datos de las 15 clases a clasificar, de las cuales se tomaron 200 fotos por personas. Para el desarrollo de la toma de base de datos en adelante, el lenguaje utilizado fue Python. Por lo cual, seguidamente se ejecutó el preprocesamiento y el procesamiento de las imágenes tomadas, donde principalmente destacada los tipos de extracción del ROI, mediante localización de coordenadas y el método del centroide. Posteriormente, se realizó el sistema de clasificación, del cual se utilizaron 4 arquitecturas de redes convolucionales. Utilizando como datos de entrenamiento, validación y pruebas, en una relación de 70-20-10 respectivamente. Obteniendo como resultado una precisión del 100% para las 15 clases utilizando la arquitectura de red VGG16. Finalmente, se realizó el control de calidad del sistema implementado mediante una lista de cotejo definida previamente logrando determinar que el sistema diseñado cumple con 12/12, logrando una calificación “Destacada”.