Tecnologias Biometricas Aplicadas a la Seguridad

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ÍNDICE PRÓLOGO PARTE I: ASPECTOS GENERALES DE LA BIOMETRÍA CAPÍTULO 1: INTRODUCCIÓN A LA BIOMETRÍA ¿Qué es la biometría? Definiciones Historia de la Biometría El cuerpo humano y la biometría ¿Por qué la biometría? Ventajas de la Biometría frente a los métodos tradicionales de autenticación Términos y procesos biométricos clave Tecnologías biométricas Recopilación de datos Transmisión de datos Procesamiento de señales Almacenamiento de la información Toma de decisión Evaluación y rendimiento Bibliografía CAPÍTULO 2: RECONOCIMIENTO DE PATRONES Introducción al reconocimiento de patrones Introducción y campos de aplicación. Dificultad intrínseca del reconocimiento de patrones Aproximaciones al reconocimiento de patrones Esquema general de un sistema de reconocimiento de patrones Extracción de características Separabilidad entre clases Selección de características Selección secuencial hacia delante Eliminación secuencial hacia atrás Proyección de los vectores de características Análisis en componentes principales (PCA) Análisis discriminante lineal (LDA) Ejemplo de análisis PCA y LDA sobre vectores de dimensión 2 Reducción de la dimensionalidad mediante redes neuronales Momentos estadísticos Detección de objetos por correlación Medidas de distancia Métodos de clasificación Clasificación basada en semejanza Clasificación basada en una medida probabilística Clasificación basada en crear fronteras de decisión Bibliografía CAPÍTULO 3: EVALUACIÓN DE SISTEMAS BIOMÉTRICOS Introducción Organización del capítulo Planificando la evaluación Definiciones previas Clasificación de la muestra Tipo de evaluación Tarea a abordar Factores que afectan al rendimiento Políticas de inscripción/operación Los datos Definiciones previas Datos del cliente Datos de impostores Impostores genuinos Impostores simulados Tamaño del conjunto de prueba Medición del rendimiento del sistema Validación de la muestra Errores en la etapa de clasificación Representación gráfica del rendimiento El sistema en un número Rendimiento del algoritmo de partición Errores en la decisión final Productividad del sistema Análisis estadístico de resultados Sensibilidad frente a cambios Confianza en las estimaciones de los errores Aproximación gaussiana Técnica del bootstrap Agradecimientos Bibliografía Bibliografía adicional PARTE II : BIOMETRÍA ESTÁTICA CAPÍTULO 4: HUELLA DACTILAR Introducción La dactiloscopia. Antecedentes históricos Caracterización y clasificación de las huellas dactilares Estudio del autentificador Clasificación Etapa de clasificación Dispositivos de adquisición Tecnología óptica Tecnología capacitiva Tecnología ultrasónica Software de soporte Reconocimiento de huellas dactilares El proceso de identificación huella Preprocesado de la imagen Adelgazamiento (thinning) Depuración Extracción de características Etapa de reconocimiento Características del sistema Tasas de reconocimiento Sistemas implantados en la actualidad Métodos de ataque y defensa del sistema Métodos para atacar al sistema Métodos para defender al sistema Bibliografía Bibliografía adicional CAPÍTULO 5: IRIS Y RETINA Introducción Anatomía del Ojo Reconocimiento del Iris ocular Potencialidad del Iris para identificación Nacimiento y evolución de la técnica Captura de la imagen del Iris Pre-procesado del Iris Detección del borde externo del Iris Detección del borde interno del Iris Extracción de características mediante filtros de Gabor Adaptación del Iris detectado Algoritmo de extracción mediante filtros de Gabor Extracción de características por transformada Wavelet Adaptación del Iris para extracción por circunferencia Extracción por circunferencia Adaptación de la imagen para extracción por corona circular Extracción por corona circular Verificación: Método y Resultados Base de Datos Resultados con Filtros de Gabor Circunferencia Resultados con Corona Circular Identificación por escaneo de Retina Soluciones comerciales Conclusiones Bibliografía CAPÍTULO 6: GEOMETRÍA DE LA MANO Introducción Estructura de la mano Trabajos realizados anteriormente Método de captura Plataforma Pre-procesado de la imagen Extracción de características Discriminabilidad de las características Verificación y resultados Base de datos Resultados con distancia Euclídea Resultados con distancia de Hamming Resultados con GMMs Conclusiones Bibliografía PARTE III: BIOMETRÍA DINÁMICA CAPÍTULO 7: RECONOCIMIENTO DE LOCUTOR Introducción: La señal de voz Características de la señal de voz Naturaleza de la señal de voz Articulación de los sonidos vocales Representación espectral de la voz El carácter específico de los formantes La información especifica del locutor Información del hablante en la señal de voz Niveles de información en la identidad del locutor Variabilidad de los parámetros determinantes de la identidad Sistemas de reconocimiento automático de locutores Principio de funcionamiento Clasificación de sistemas Algoritmos de identificación automática del hablante Alineamiento temporal dinámico (DTW) Cuantificación vectorial (VQ) Redes neuronales (NN) Modelos ocultos de Markov (HMM) Entrenamiento estadístico frente a entrenamiento discriminativo Normalización de verosimilitudes en verificación Aplicaciones actuales y líneas futuras de trabajo Bibliografía CAPÍTULO 8: RECONOCIMIENTO DE FIRMA ESCRITA Introducción Reconocimiento de Escritura Escritura, lenguaje, civilización y tecnología El proceso de generación de escritura Necesidad del reconocimiento automático de escritura Reconocimiento de firma manuscrita El proceso de generación de la firma manuscrita Adquisición de la firma: on-line vs off-line Sistemas de adquisición off-line Sistemas de adquisición on-line Caracteristicas de la información adquirida Acondicionamiento de la señal de firma Acondicionamiento para firma off-line Acondicionamiento para firma on-line Extracción de características y representación Selección de las características óptimas Características dinámicas vs. estáticas Características dinámicas Características estáticas Características globales vs. locales Características globales Características locales Representación paramétrica vs. representación mediante funciones Representación paramétrica Representación mediante funciones Generación de modelos y comparación de patrones de firma Medida de distancias Técnicas basadas en alineamiento de características Técnicas basadas en sistemas de aprendizaje automático Técnicas basadas en modelado estadístico Modelos de mezclas Gaussianas (GMM) Modelos ocultos de Markov (HMM) Estado del arte de la tecnología Bibliografía

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