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Anton, R., (2024). Identificación automática de personas mediante el procesamiento de imágenes digitales de las líneas palmarias [Tesis, Universidad Señor de Sipán]. https://hdl.handle.net/20.500.12802/13202
Anton, R., Identificación automática de personas mediante el procesamiento de imágenes digitales de las líneas palmarias [Tesis]. PE: Universidad Señor de Sipán; 2024. https://hdl.handle.net/20.500.12802/13202
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Title: Identificación automática de personas mediante el procesamiento de imágenes digitales de las líneas palmarias
Authors(s): Anton Chiclayo, Rafael Jhamyr
Advisor(s): Mejia Cabrera, Heber Iván
OCDE field: https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.02.04
Issue Date: 2024
Institution: Universidad Señor de Sipán
Abstract: En la actualidad, el avance de la tecnología y la globalización trae consigo la
inseguridad y el peligro por nuevas modalidades de hacking, por tal motivo, nos
obliga a buscar nuevos métodos de seguridad y protección, y es ahí, donde renace
la importancia de la biometría, la cual busca integrar sistemas seguros, infalibles y
rápidos para cada persona, logrando imposibilitar la suplantación de la misma. la
presente investigación busca brindar una alternativa de solución, que ya no se
refugie en sistemas clásicos como la huella dactilar, reconocimiento facial, iris, voz,
etc, sino que con el fin de innovar y evitar la vulneración de estos sistemas
obsoletos y basándose en estudios previos , los cuales han tenido un resultado
óptimo de la tasa de detección falsa, se presenta un sistema integrado de
seguridad de la detección a través de líneas de la huella palmar, en la cual se
utilizan técnicas de segmentación de imágenes y se toma en cuenta un área de
región de interés amplio, como el uso de algoritmos de detección de líneas y bordes.
en el sistema de huella palmar propuesto en la presente investigación, se tomó en
cuenta una región de interés amplia, anteriormente mencionada, con la finalidad de
detectar la mayoría de las líneas palmarias, las que serán captadas desde imágenes
digitales utilizando los algoritmos de sobel, donde posteriormente utilizando redes
convolucionales podamos clasificar e identificar a las personas a través de estas. en
conclusión, al utilizar los algoritmos de sobel se obtiene un mayor rendimiento,
precisión y exactitud en la detección de las líneas y los bordes, así mismo se logró
un 94% de identificación y clasificación utilizando las redes convoluciones
Link to repository: https://hdl.handle.net/20.500.12802/13202
Discipline: Ingeniería de Sistemas
Grade or title grantor: Universidad Señor de Sipán. Facultad de Ingeniería, Arquitectura y Urbanismo
Grade or title: Ingeniero de Sistemas
Juror: Vasquez Leyva, Oliver; Forero Vargas, Manuel Guillermo; Mejia Cabrera, Heber Iván
Register date: 30-Sep-2024
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