MéTODO Y SISTEMA PARA RECONOCIMIENTO DE PERSONAS POR ANáLISIS BIOMéTRICO DE MANOS

D E S C R I P C I ó N

CAMPO TéCNICO DE LA INVENCIóN

La presente invención se enmarca dentro del ámbito de Ia visión por ordenador y específicamente en Ia aplicación de los sistemas de reconocimiento personal biométricos.

El sistema y método que aquí se describe es aplicable en el control de acceso de personas a edificios públicos (ministerios, aeropuertos, etc), a viviendas particulares, empresas u organizaciones, a zonas restringidas o a servicios reservados por razón de su peligrosidad, seguridad o privacidad. Igualmente, Ia invención se aplica a casos de control de asistencia al puesto de trabajo en empresas u organismos públicos, donde se debe realizar Ia verificación o identificación de determinadas personas que estén autorizadas a acceder a estos espacios por diversas razones (residentes, empleados, clientes, personal de mantenimiento, policía, bomberos, personal especializado, etc.) o que tengan obligación de acceder a los mismos (empleados, funcionarios, alumnos, etc.).

Dentro del sector financiero, esta invención puede emplearse para verificar directamente y asegurar con precisión Ia identidad de una cierta persona, cuyas características identificativas están almacenadas en una tarjeta con una clave de usuario para acceso a los servicios de Ia banca electrónica. En este caso, no se realiza una comparación con el resto de individuos de Ia base de datos (identificación del usuario), sino con los datos almacenados que corresponden exclusivamente al individuo cuya identidad se reclama (verificación del usuario). También, en el sector de Ia informática y las comunicaciones electrónicas,

Ia validación a través de las manos puede ser fácilmente aplicada para

proporcionar seguridad con un control de acceso a información o utilización de recursos y servicios telemáticos.

ANTECEDENTES DE LA INVENCIóN

La biometría es Ia disciplina que se dedica a Ia identificación de individuos a partir de características anatómicas o rasgos del comportamiento. Una característica anatómica tiene Ia cualidad de ser relativamente estable a Io largo del tiempo, mientras que un rasgo del comportamiento es menos estable, ya que depende de Ia psicología de Ia persona. Atendiendo a esto último, existen dos tipos de biometría. La biometría estática utiliza técnicas basadas en Ia anatomía de Ia persona mientras que Ia biometría dinámica utiliza técnicas basadas en el comportamiento de Ia persona. Un sistema biométrico es un sistema automatizado que realiza labores de biometría, es decir, el sistema fundamenta sus decisiones de reconocimiento mediante una característica personal que puede ser identificada o verificada de manera automatizada. Actualmente existe un conjunto de tecnologías biométricas basadas en diferentes características: voz, iris, huella dactilar, mano, morfología facial, firmas manuscritas, etc. Particularmente, las tecnologías de sistema biométricos de reconocimiento del usuario basadas en sus manos están logrando un especial interés en los últimos años en diversos ámbitos de aplicación tales como acceso a edificios, aeropuertos, zonas restringidas, plantas nucleares, estadios, etc. Es sabido que una de las ventajas de estos sistemas frente a sistema alternativos - reconocimiento por iris, huellas digitales, caras, etc. - es que son capaces de mantener un funcionamiento en línea debido al relativo bajo costo computacional del proceso. Además, suelen ser sistemas bien aceptados por el usuario y de fácil uso, implantación y mantenimiento. Dentro del proceso de reconocimiento del usuario, hay que distinguir si interesa, dependiendo de Ia aplicación del sistema biométrico, realizar un procedimiento de identificación del usuario o bien una verificación del mismo

o ambos procesos.

La identificación del usuario que realiza un sistema biométrico trata de responder a Ia pregunta: ¿quién es Ia persona X?; es decir, obtener información de una persona de Ia que se desconoce su identidad. Este tipo de comparación se denomina uno a muchos (1 :N), puesto que para proceder a Ia identificación de una persona es necesario comparar las características biométricas de Ia misma con las de todas las personas almacenadas en una base de datos. Con el procedimiento de verificación, el sistema biométrico trata de responder a Ia pregunta: ¿es ésta persona Ia persona X?, es decir, una persona reclama tener una determinada identidad y el sistema debe verificar que es cierto. Este tipo de comparación se denomina uno a uno (1 :1 ), ya que únicamente se comparan las características biométricas de una persona con las de Ia persona que dice ser. Dentro de Ia literatura científica y en concreto sobre Ia biometría basada en manos, se describen diversos sistemas. Siempre se analiza una sola mano, indistintamente derecha o izquierda, utilizando Ia imagen de Ia mano para definir un conjunto de características, que pueden estar basadas en su geometría, en Ia geometría de los dedos, en los surcos de Ia palma de Ia mano, en el contorno de Ia mano, en los nudillos de los dedos, en Ia geometría tridimensional, etc. El proceso de registro de las imágenes de una mano es habitualmente realizado utilizando dispositivos que cuentan con un conjunto de pequeños pivotes que controlan Ia posición de Ia mano. Una vez colocada Ia mano debidamente, se pueden tomar imágenes de las partes posterior (palma), anterior (opuesta a Ia palma), o incluso el canto de Ia mano, para luego realizar un proceso de extracción de características. Así, los sistemas biométricos que realizan identificación de manos existentes hoy en día en el mercado están diseñados para trabajar aplicados sólo para una mano, extrayendo las características biométricas directamente sobre Ia propia imagen de Ia mano, de Ia que se requiere una colocación muy precisa por parte del usuario.

En este tipo de sistemas que llevan a cabo el análisis biométrico de una única mano (derecha o izquierda) o de dedos o partes de dedos de Ia mano para hacer el reconocimiento (verificación o identificación) del usuario, se pueden encontrar varios inconvenientes no resueltos hasta Ia fecha: - No permiten una colocación natural de Ia mano, utilizan posiciones predefinidas de los dedos de Ia mano o no tienen en cuenta Ia forma en que Ia mano es abierta.

El correcto funcionamiento del sistema impone restricciones sobre el uso de complementos de vestir para que no puedan interferir en el registro de las imágenes de interés sobre Ia mano.

Costoso procesamiento de Ia imagen para poder extraer sobre Ia misma las características biométricas de Ia mano, que obviamente se duplicaría si se pretende aumentar Ia eficacia del reconocimiento usando imágenes de las dos manos por separado. - El uso del sistema conlleva Ia utilización de marcas, guías, etc. para colocar Ia mano en Ia posición que se exige para un correcto análisis y una fase de entrenamiento o adaptación del usuario para ello.

DESCRIPCIóN DE LA INVENCIóN

La invención que aquí se describe viene a resolver Ia problemática anteriormente expuesta, en todos y cada uno de los aspectos expuestos, concibiendo un método y sistema de reconocimiento de usuarios que puede efectuar las funciones de identificación y verificación personal de forma óptima, reduciendo las probabilidades de error al mínimo al utilizar imágenes de las dos manos del usuario, derecha e izquierda y capturadas de una manera que resulta fácil para el usuario, para realizar un análisis biométrico rápido a Ia vez que eficaz según se describe a continuación. El método de reconocimiento de personas por análisis biométrico de manos que constituye un aspecto de Ia presente invención comprende las siguientes cinco etapas:

Etapa 1 ): Captación de al menos una imagen de Ia mano izquierda y de Ia derecha, que recoge todo el contorno de ambas manos de una persona (que aquí podemos llamar persona de entrada al sistema y de quien se requiere el reconocimiento de su identidad: identificación o verificación). Pueden registrarse una o más imágenes mediante una o varias cámaras, normalmente dos -una enfocada a cada mano-, de modo que se obtienen sendos contornos y de Ia parte superior (opuesta a las palmas) de las dos manos. Etapa 2) Procesado digital de las imágenes, que en Ia etapa anterior pueden ser captadas por cámaras digitales o analógicas, para extraer una función unidimensional que representa al menos una parte del contorno de cada una de las dos manos y de Ia que se obtiene un conjunto de puntos de control que van a servir para definir una serie de características biométricas en Ia siguiente etapa. Etapa 3) Extracción de al menos un conjunto de características biométricas definidas sobre Ia función y que conforman un patrón de cada mano, representado en un sistema de coordenadas o de referencia de imagen que es propio de Ia imagen de Ia mano y, por tanto, esta características son independientes de Ia posición de las manos cuando se colocan de forma natural a Ia hora de captar las imágenes

Etapa 4) Comparación entre pares de manos, de Ia persona de entrada y unas personas usuario (aquellas que han sido previamente reconocidas por el sistema y de las que se tienen los patrones de sus manos almacenados en una base de datos o base de conocimiento del sistema). El reconocimiento del usuario (identificación y/o verificación), se realiza mediante Ia comparación del conjunto de características biométricas de cada una de las dos manos de Ia persona de entrada y con los patrones de Ia base de datos de ambas manos de una persona usuario (verificación) o de todas las personas usuario (identificación) del sistema. Etapa 5) Generación de una serie de señales de salida que viene determinada por el resultado del reconocimiento del usuario.

Seguidamente se explican más detalladamente los pasos implicados en el desarrollo de cada una de estas etapas.

1) Etapa de captura o toma de imágenes: Se realiza Ia adquisición de las imágenes correspondientes a cada una de las manos (izquierda y derecha) del usuario en un sistema de captación que comprende preferentemente dos cámaras en blanco y negro que enfocan desde abajo un área en el que Ia persona debe colocar sus manos para que se fotografíe Ia parte anterior (superior) de las mismas. Una ventaja importante de Ia presente invención frente a otros sistemas biométricos radica en el hecho de que trabaja con el contorno superior de Ia mano, Io cual permite que el usuario puede conservar las prendas que porta en Ia muñeca (relojes, cadenas, etc.) e incluso el uso de anillos no distorsiona el funcionamiento del sistema ya que tiene una influencia mínima sobre el contorno de Ia mano. Esto confiere comodidad al uso del sistema ya que las imágenes de esta parte de ambas manos, opuesta a las palmas, se pueden tomar de una sola vez sin obligar a Ia persona a quitarse accesorios siempre que no distorsionen el contorno o borde de Ia mano. Para llevar a cabo una toma de imágenes, Ia persona de entrada debe colocar sus manos separadas enfrentando los dedos pulgares de manera que toda Ia superficie de Ia mano quede dentro del área del cristal. En esta disposición cada correspondiente cámara puede captar totalmente Ia imagen de al menos una de las manos y obtener conjuntamente una imagen de todo el contorno de las dos (derecha e izquierda). El registro de las imágenes de las manos es realizado sin especiales restricciones y no es necesario un entrenamiento previo. Simplemente, el usuario coloca sus manos separadas enfrentando los dedos pulgares de manera que toda Ia superficie de Ia mano quede dentro del campo visual de las cámaras. La tensión en las manos evita que se produzcan movimientos de los dedos y, por Io tanto, cambios en los ángulos entre dedos, especialmente entre el pulgar y el índice.

Por Io tanto, no es necesario delimitar Ia mano por medio de pivotes ni

obligar al usuario a adoptar una posición determinada como es requisito en el estado de Ia técnica anterior. El único requerimiento exigible de Ia presenta invención es que el usuario extienda su mano de modo natural antes de tomar una muestra. Esto implica mayor comodidad, flexibilidad de uso y facilidad en el mantenimiento del sistema.

2) Etapa de procesado digital de Ia imagen: El resultado de esta etapa es extraer Ia información necesaria a partir de las imágenes de las manos tomadas en Ia etapa de toma de imágenes, para en base a ella poder definir un conjunto de características biométricas en Ia etapa siguiente. Las imágenes procedentes de Ia etapa 1) captadas por las cámaras son convertidas a un formato digital para poder ser procesadas en un ordenador. A continuación se realiza una binarización de Ia imagen a través de umbralización del histograma convirtiendo las imágenes de intensidad (en tonos de gris) a imágenes binarias. Posteriormente, para cada imagen binaria, se identifican regiones conexas en Ia imagen binaria y se filtra Ia imagen tomando Ia región de mayor área. Tras estas fases, Ia imagen obtenida corresponde a Ia imagen de Ia mano filtrada de ruido. En Ia presente invención se asume que cuando una mano está completamente extendida (en estado de tensión) Ia posición relativa de los dedos es invariante y, por Io tanto, constituye una propiedad que se puede catalogar como 'personal'. Bajo esta presunción, se establece para cada mano (Ia imagen de su contorno), un sistema de referencia propio, que aquí denominamos Sistema de Referencia Natural, el cual, a diferencia de las soluciones biométricas existentes donde Ia posición de Ia mano puede decirse que está referida a un sistema de referencia universal, no requiere un posicionamiento específico de Ia mano para obtener características invariantes.

El Sistema de Referencia Natural se define como un sistema de coordenadas respecto de dos ejes perpendiculares que se cruzan en un punto origen, que se construyen a partir de las posiciones de los dedos medio y pulgar de una mano completamente extendida. El eje Y o eje

vertical del Sistema de Referencia Natural se define a través del esqueleto del dedo medio. El eje X u horizontal se define como el eje perpendicular al eje Y pasando por el punto del dedo pulgar más lejano a dicho eje Y. El centro u origen del Sistema de Referencia Natural se define como el corte de X e Y.

El empleo de este sistema natural de coordenadas confiere dos claras ventajas sobre otros métodos conocidos: no se requiere entrenamiento ni colocación específica de Ia mano en el registro de las imágenes mediante marcas o guías, así como el aumento de Ia disparidad entre manos. Así, incluso dos manos aparentemente parecidas pueden ser muy distintas si están referidas a sus respectivos Sistemas de Referencia Natural. La imagen binaria filtrada es colocada en el Sistema de Referencia Natural y se extrae Ia parte del contorno de Ia mano entre los dos puntos de coordenada Y=O extremos. Sobre dicho contorno, se establece una cadena ordenada I de puntos desde el primero al segundo de los mencionados puntos opuestos. Con objeto de utilizar una representación normalizada, Ia cadena I es remuestreada a un numero establecido de píxeles equidistantes, obteniendo representación polar normalizada del contorno de Ia mano, invariante ante transformaciones (translación y rotación), ya que está definida sobre un sistema de referencia intrínseco al usuario, que es su propio Sistema de Referencia Natural de cada una de sus manos. La representación polar del contorno normalizado proporciona unas funciones de módulos f y argumentos g, a partir de las cuales se puede definir un conjunto de características que no tienen significado extrapolado en Ia imagen aunque alguna puede corresponder aproximadamente a medidas geométricas clásicas (altura o anchura de los dedos) extraídas sobre Ia propia imagen. Para obtener Ia función unidimensional f ó g sólo se necesita obtener el contorno de Ia mano mediante elementales procesos de binarización y extracción de contornos típico en imágenes. La secuencia que representa el contorno de Ia mano ^{/ =} F/+I ^> ^+2>-,^+,,/ es definido como una cadena de n píxeles del contorno de una mano (D) en el

Sistema de Referencia Natural, siendo:

P ₁ = (x¡ ,0), P _i+H = { ^χ _i+n ,0) _^ X ₁ = Min{x : (x,y) e £>} _{^ x¡+n} = Max{x : (x,y) e D,y = θ} _^ Jomando Ia función discreta f correspondiente a los módulos de esta representación polar una vez normalizada, se establece un conjunto de puntos de control que se definen como sigue:

- Puntos Máximos Relativos : {p _u p ₂₎ p ₃ ,p ₄ ), son los puntos máximos relativos de Ia función f.

- Puntos Medios: \ ^P 5 ^>P 6 ^> - ^P M _{t SO} n los puntos de Ia función f que intersectan con Ia recta promedio de todos los valores de los módulos cumpliendo Ia

expresión

- Puntos Mínimos Relativos: ^(p u ^>p u ^>p \i- ) corresponden a mínimos relativos de Ia función f.

Tales puntos de control se trasladan del dominio de los módulos al de Ia imagen de Ia mano. 3) Etapa de extracción de características biométricas: Sobre los puntos de control trasladados a Ia imagen, se define al menos un conjunto o vector de características biométricas, establecido como resultado de un estudio de correlación sobre un amplio número de características de Ia mano en el que se han descartado características correlacionadas. De esta manera, se reduce al máximo el número de componentes eliminando información redundante. Por ejemplo, dependiendo del tipo de característica biométrica o descriptor, el vector de características puede ser dividido en cuatro grupos, cada uno de ellos con un significado propio dentro del tipo de medida que se establece y son los siguientes: - Conjunto definido por las respectivas distancias entre algunos Puntos

Máximos Relativos con Puntos Mínimos Relativos contiguos J }

- Conjunto definido por distancias entre algunos Puntos Medios y distancia

entre algunos Puntos Mínimos Relativos (P ₅ P ₆ , P ₇ P ₈ , P ₉ P ₁₀₅ P ₁₁ P ₁₃ }

- Conjunto definido por distancias entre algunos Puntos Máximos Relativos con Puntos Mínimos Relativos no contiguos Jp ₁ P ₁₃ , P ₁ P ₄ , P ₄ P ₁₁ }

- Conjunto definido por los ángulos entre los vectores definidos por los Puntos Máximos Relativos en el Sistema de Referencia Natural

(Z(P ₃ OP ₂₅ Z(P ₂ OP ₁₅ Z(P ₄ OP ₃ ) siendo O el punto de origen del Sistema de

Referencia Natural y donde PP representa Ia norma de un vector de origen en un punto (P) y extremo (P') y Z(POP representa el ángulo entre los puntos (P, P') medido desde el origen de coordenadas (O) del Sistema de Referencia Natural. Una diferencia con respecto a los métodos de análisis biométricos conocidos en el estado de Ia técnica, es que en Ia presente invención dicho análisis se basa en unos puntos que no coinciden con los típicos puntos de control obtenidos sobre Ia propia imagen; tales como puntos cresta o valle de los dedos. Consecuentemente, las características biométricas no tienen aquí necesariamente un significado geométrico explícito y no corresponden a las típicas medidas geométricas (por ejemplo anchuras de dedos y falanges). En esta invención se introduce un conjunto de características o descriptores basados en Ia abertura natural de las manos, Io que supone un cambio del enfoque puramente geométrico adoptado en trabajos similares anteriores. Al definir un conjunto de descriptores que constituyen unos patrones que caracterizan cada mano, evitando procesos de segmentación en Ia imagen, se logra obtener información invariante de Ia mano sin apenas costo computacional. Esto se consigue a través de Ia representación polar del contorno de Ia mano en el sistema de referencia propio de dicha mano y supone alejarse de las costosas técnicas basadas en Ia extracción de características a través de procesamiento de imagen. 4) Etapa de reconocimiento (verificación y/o identificación) del usuario: El conjunto de características obtenido en Ia etapa anterior es utilizado para

realizar las operaciones de reconocimiento que requiere Ia aplicación concreta de este sistema. En términos generales, en esta cuarta etapa se obtiene una distancia entre los datos obtenidos para el usuario que reclama una identidad y una parte o Ia totalidad de los datos recogidos en un banco de conocimiento o base de datos dentro del sistema, produciendo como salida un vector de distancias de dimensión uno para el caso de verificación o un vector de distancias de dimensión igual al número de individuos de Ia base de datos para el caso de identificación. Este banco de datos puede ser visto esencialmente como una colección de patrones (es decir, conjuntos de vectores de descriptores correspondientes a los individuos a reconocer) dispuestos normalmente en dos libros de código: uno para los parámetros de Ia mano derecha y otro de Ia mano izquierda. En dicha base de datos se almacenan varios patrones correspondientes a una persona. La comparación entre manos se realiza a través de Ia medida de similitud basada en un conjunto de distancias entre ambos tipos de manos (derecha e izquierda). Manteniendo en Io que sigue Ia nomenclatura inglesa R "right" y L "left", se consideran distancias entre manos derechas (R/R), manos izquierdas (UL), manos derecha-izquierda (R/L) y manos izquierda-derecha (UR). Sea ^M ' ^M ' ^{> M>M} '≡ i ^R>L} las manos pertenecientes a dos individuos: Ia persona de entrada y una persona usuario de las que se tienen los patrones almacenados en el banco de conocimiento, a partir de sus respectivos vectores de características se define una serie de distancias d, como: d _¡ (M, M ¹ ) = (I ₁ (M) - 1 ₁ (M')|, i = l,2,...m.

En una realización preferida se toman m = 14 distancias entre características 1 _¡ de las manos.

En el caso de verificación del usuario, se realiza una comparación uno a uno entre Ia muestra de entrada y el prototipo almacenado en Ia base de datos. Por Io general, los procesos de verificación comparan Ia mano de entrada (o de test) con los prototipos de manos a través de vectores de características o plantillas almacenados en una base de datos. Los sistemas de verificación convencionales utilizan parámetros geométricos de una sola mano.

Evidentemente, si se consideran ambas manos, como hace Ia presente invención, se tienen más datos del mismo individuo y, por tanto, Ia posibilidad de aumentar Ia eficacia del sistema de verificación. Es decir, es posible verificar que alguna mano R/L o ambas manos pertenecen a un individuo concreto. Con ello, obviamente, aumenta Ia Habilidad en Ia tarea de verificación. Pero además Ia estrategia de utilizar ambas manos que aquí se propone va más lejos: Puesto que una de las características más notorias del cuerpo humano es su simetría axial, que en este caso se interpreta como que las manos derecha e izquierda de un individuo tienen un alto grado de similitud, esta propiedad constatada experimentalmente, puede ser utilizada en diversas tareas de reconocimiento y verificación personal. Sea Ia base de datos de imágenes de manos B consistente en h muestras R/L de r individuos B = {(R ^J _q ,L ^J _g ),j = ι..h,q = ι..r} . Suponiendo una muestra de entrada R _q /L _q que pertenezca al q-ésimo individuo, en el procedimiento de verificación que se propone son consideradas todas las opciones de

Comparación {(R _q , R ^J _k UR _q , LJ kUL _g , R ^J k),(L _q , LJ _k ) J = L. h,k = l-r} -

Para cada pareja de manos (M _q ,M _k ) , M ≡ {R,L} , se calcula una Medida de Similitud Normalizada definida como:

G(M _q ,M _k ) = ^k siendo _{Gq k} =∑±sál*± _t

donde G _{n k} es Ia suma de unos valores normalizados entre [0,1], A _{i q k} =min {d¡(M _q ,M ^J k)} es Ia mínima distancia i-ésima para las muestras

almacenadas del individuo k-ésimo, B _{1 q} = τα\n {A _{i q k} } y c _{i n} = max {A _{i q k} } son

respectivamente Ia mínima y máxima distancia i-ésima en Ia base de imágenes B.

Cuanto menor es G(λ/ ₉ ,M _A ) mayor es Ia similitud entre los dos individuos.

La decisión en el proceso de verificación depende de que Ia Medida de Similitud Normalizada ⁹ ' ^k ' supere o no un umbral empíricamente

prefijado. Por Io tanto, el valor umbral es dependiente de Ia propia base de datos actualizada. En Ia siguiente fase, para cada tipo de comparación vM _q , ^¿) M e ^{ R,L ^} _{^ se es} t _a biece una decisión en el test de verificación: aceptable o rechazable. Y se determina un resultado final de Ia verificación del usuario positivo si se obtiene un resultado aceptable para al menos cierto número de comparaciones entre G(M _q ,M _k ) y el umbral de comparación; por ejemplo, basta con que una de dichas comparaciones resulte aceptable.

El método de verificación propuesto aplica un algoritmo de fusión combinando información de manos izquierda y derecha. En el contexto biométrico existen tres niveles de fusión: i) Fusión a nivel de representación, donde grupos de características procedentes de varios biométricos son concatenadas, ii) Fusión a nivel de decisión, donde los ratios de decisión procedentes de varios biométricos se combinan para establecer Ia decisión final, iii) Fusión a nivel abstracto, donde se considera un procedimiento de decisión múltiple para múltiples sistemas biométricos. En este método, las características de las manos derecha e izquierda son concatenadas para calcular Ia expresión de Medida de Similitud Normalizada. Específicamente, se aplica fusión a nivel de decisión ya que Ia decisión final de verificación está basada en Ia decisión sobre las parejas {R,R}, {R,L}, {L,R} y {L,L}, por Io que se combinan cuatro votos de decisión, teniendo en cuenta que para Me{R,L} se calculan las Medidas de Similitud Normalizada G(Rq ₁ Lk) y G(Lq ₁ Rk) para los individuos q y k-ésimo según Ia expresión citada anteriormente. Con esta estrategia se logra que las comparaciones no se hagan únicamente entre manos derechas o izquierdas sino también se efectúan comparaciones cruzadas entre manos derechas con manos izquierdas y viceversa. Además, las ventajas usuales de los sistemas de verificación a través de Ia geometría de Ia mano, tales como son Ia rapidez, Ia facilidad de uso, Ia economía de medios, etc., se mantienen.

En las comparaciones con Ia base de datos, a diferencia con los métodos

conocidos, en el presente no se utiliza un único patrón o prototipo, sino que se almacenan múltiples patrones para cada persona usuario: los vectores de características correspondientes a las últimas muestras correctamente verificadas del usuario. Para verificar positivamente un nuevo caso, se exige que exista al menos un éxito de verificación con alguno de estos prototipos.

Esta estrategia aumenta significativamente Ia efectividad del sistema. Lo deseable en cualquier sistema biométrico es que siempre acepte a un usuario verdadero y que rechace a un usuario falso (impostor). Pero pueden ocurrir los siguientes errores: Falso rechazo, que consiste en rechazar a un usuario verdadero y Falsa aceptación, que consiste en aceptar a un usuario impostor. Para comprobar pues Ia bondad del sistema se utilizan dos indicadores estadísticos clásicos:

• Tasa de Falso Rechazo (FRR, "False Reject Rate") que se define estadísticamente como Ia posibilidad de que las personas sean rechazadas por el sistema biométrico, aún cuando su identidad sea Ia correcta.

• Tasa de Falso Acierto (FAR, "False Accept Rate") que indica cuál es Ia posibilidad de que una persona sea aceptada por el sistema aun cuando su identidad sea falsa; dicho de otro modo, que el sistema confunda una persona con otra. Las medidas de Falsa Aceptación FAR y Falso Rechazo FRR se definen formalmente en este sistema como:

∑Cαrd(FA _k ) ∑Cαrd(FR _k )

FAR = -* , FRR = -± r(r - l) r donde los conjuntos FA _k y FR _k son calculados mediante las reglas:

Si q e θ(k), q ≠ k ^> q ≡ FA _k ¡ Si k í θ(k) ^> k e FR _k

Entre estos dos extremos, Falsa Aceptación y Falso Rechazo, hay un punto medio que es el deseado, dependiente del entorno y fines con el que se implanta el sistema biométrico, por Io que puede variar según las necesidades. Por ello, se fija previamente el umbral de decisión para

modificar el comportamiento del sistema, según el criterio deseado, pudiendo aplicar dos criterios:

1. Criterio de decisión estricto, donde se permiten pocas falsas aceptaciones a costa de aumentar el número de falsos rechazos. 2. Criterio de decisión relajado, donde se permiten falsas aceptaciones a costa de muy pocos falsos rechazos.

El objetivo es encontrar un umbral de decisión para conseguir el punto óptimo del sistema biométrico. Existe un punto en el que se igualan ambos errores que se conoce como Punto de Igual Error (EER, "Equal Error Rate") en el que se comete el mismo error para Falso Rechazo FRR y Falsa

Aceptación FAR. El punto de EER habitualmente se aplica en los sistemas biométricos para predeterminar tal umbral usado en Ia verificación del usuario.

Con respecto al proceso de identificación del usuario, el sistema debe descubrir Ia identidad del usuario que, en principio, es desconocida. En este caso, se realiza una comparación del vector de características del usuario contra todos los usuarios almacenados en Ia base de datos. Para una muestra q de entrada al sistema, se puede determinar un candidato óptimo, es decir cuál es Ia persona usuario de entre todas que se ajusta mejor a Ia persona de entrada a través de Ia Medida de Similitud Normalizada G(M _q , M _k ) para cada asociación R/R, R/L, L/L, L/R. El candidato óptimo se puede considerar como el que minimiza el promedio de todas las asociaciones. El resultado final de Ia identificación es positivo si se obtiene al menos un promedio entre los cuatro resultados de todas las comparaciones G(R _q ,R _k ) ,

G(R _q ,L _k ) , G(L _q ,R _k ) y G(L _q ,L _k ) que no supera un límite dado, siendo q =

1....U, donde U es el número total de personas usuario para los que hay patrones almacenados en Ia base de datos del sistema. Así, se puede seleccionar una lista de candidatos que comprende Ia identificación de las

personas usuario para cuyo promedio en las comparaciones G(R _q ,R _k ) , G(R _q , L _k ) , G(L _q ,R _k ) y G(L _q ,L _k ) con Ia persona de entrada no supera ese límite y está dentro de un rango dado, siendo en esa lista que puede ordenarse de menor a mayor promedio, el primer candidato o candidato óptimo al que Ie corresponde el mínimo promedio calculado.

5) Etapa de salida: A partir de los resultados de verificación e identificación se genera una secuencia de señales salidas, que pueden ser:

- Una señal de salida visual y/o acústica que alerta a Ia persona de entrada y al personal de control de acceso sobre el resultado de Ia verificación o identificación. Dicho resultado (positivo o negativo) puede ser mostrado en una ventana en una pantalla de visualización.

- Al menos una señal interna que transmite información relativa al resultado del reconocimiento junto con Ia hora del registro, con el fin de comprobar Ia hora a Ia cual llega cierta persona o se marcha de una cierta zona. Esta información es generalmente almacenada en un módulo adicional del sistema para posteriores comprobaciones de seguridad.

- Al menos una señal física de actuación cuyo propósito es ser enviada a uno o más elementos de accionamiento para activar ciertos dispositivos externos al sistema pero asociados al mismo (por ejemplo, Ia cerradura que controla Ia apertura de una puerta, cualquier miembro que permita Ia activación o Ia utilización de cierto dispositivo o servicio, tal como, por ejemplo, un terminal de un sistema de proceso de datos, etc.) de acuerdo con el resultado del reconocimiento efectuado.

- Una señal de actuación que actualiza Ia base de datos con nuevos patrones de manos de los usuarios en el caso en que Ia verificación haya sido positiva.

Otro aspecto de Ia invención se refiere a un sistema de reconocimiento de personas que lleva a cabo el método descrito para el análisis biométrico de las dos manos, comprendiendo los siguientes elementos: - Al menos una cámara para Ia captación de imágenes según Ia etapa 1 ) del método definido anteriormente, en cuyo campo visual Ia persona de

entrada o usuario debe colocar sus dos manos según se ha explicado en dicha etapa 1 ).

- Medios de iluminación difusa para iluminar el campo visual de dichas cámaras. - Medios eléctricos para alimentar las cámaras y los medios de iluminación difusa asociados.

- Una envolvente o caja de interior antirreflectante que rodea las cámaras, dotada de una cara que dispone de un área transparente, por ejemplo donde se sitúa una plataforma de cristal o similar donde se han de colocar las manos para Ia toma de imágenes, en correspondencia con el campo visual de las cámaras.

- Complementando Ia envoltura antirreflectante, dispone de un panel que también evita los reflejos y proporciona un fondo contrastado a las imágenes de las manos. - Al menos un ordenador o medios de procesamiento informático que recogen las imágenes entregadas por las cámaras a través de una interfaz que digitaliza Ia información. Tales medios de procesamiento informático ejecutan las etapas 2 a 4 del método de Ia invención.

- Al menos una base de datos con Ia que interactúa el ordenador para ejecutar las correspondientes comparaciones que permiten determinar los resultados finales de verificación y/o identificación del usuario.

- Al menos un módulo de salida controlado por dicho al menos un ordenador y encargado de generar las diversas señales de salida que se describen en Ia etapa 5). En definitiva, Ia invención presenta como principales ventajas frente a otros sistemas de verificación e identificación las siguientes:

- Es un sistema fácil de usar y cómodo para el usuario, ya que solamente se requiere que el usuario extienda sus manos de forma natural y las coloque en una plataforma sin pivotes ni marcas. Por Io tanto, no se necesita ninguna fase de adaptación o entrenamiento del usuario a Ia plataforma del sistema biométrico.

- Es más seguro que los sistemas que utilizan una sola mano, ya que a través de Ia comparación cruzada se aumentan los ratios FAR y FRR, además de usar varios patrones de las dos manos de un mismo usuario ya que Ia disposición relativa de los dedos en Ia posición extendida de las manos presenta ligeras variaciones que podrían falsear un prototipo único de mano como emplean los sistemas habituales.

- El sistema es muy rápido ya que evita realizar un costoso procesamiento de imagen como en métodos habituales. Esto es debido a que el vector de características es definido sobre Ia representación polar de Ia parte superior del contorno de las manos. Esta circunstancia tiene, a su vez, varias implicaciones. En primer lugar, el procesamiento de imagen es muy sencillo y, por ende, robusto. Segundo, los usuarios conservan sus prendas tales como relojes, pulseras, etc. en el momento de registro debido a que el sistema ignora Ia parte inferior de Ia mano. Tercero, el costo computacional es reducido, consiguiéndose un funcionamiento en línea ("on-line").

La invención presentada tiene aplicación industrial en el control de asistencia y control de acceso a cualquier recinto, zona, edificio o espacio por el que deba acceder un conjunto de usuarios. Es especialmente adecuada cuando se imponen las siguientes restricciones: debe ser fácil de usar, debe ser cómodo e inmediato en el uso, no es necesario desprenderse de ropa ni accesorios (relojes, anillos, pulseras, etc.) ni pasar por una fase de entrenamiento en el sistema.

Considerando que, en tareas de verificación, un funcionamiento en tiempo real de este tipo de sistemas se puede establecer para tiempos de espera entre dos y tres segundos, el presente sistema es capaz de trabajar en línea con tamaños de grupos inferiores a un millar de usuarios. Para tareas de reconocimiento, el funcionamiento en línea debería realizarse con grupos por debajo del centenar de individuos. Con estos requisitos el sistema se puede implantar en control de asistencia para el personal funcionario en edificios públicos o para alumnos en institutos o facultades. En general, en estos casos se disminuye Ia Tasa de Falso Rechazo a expensas de

aumentar la Tasa de Falsa Aceptación.

Asimismo el sistema es aplicable en ámbitos con grupos de usuarios más reducidos, como el acceso a viviendas con portero automático y zonas restringidas en edificios o fábricas. En estos casos, Ia Tasa de Falsa Aceptación se ha de disminuir al máximo a expensas de subir Ia Tasa de

Falso Rechazo.

DESCRIPCIóN DE LOS DIBUJOS

Para complementar Ia descripción que se está realizando y con objeto de ayudar a una mejor comprensión de las características del invento, de acuerdo con un ejemplo preferente de realización práctica del mismo, se acompaña como parte integrante de esta descripción, un juego de dibujos en donde con carácter ilustrativo y no limitativo, se ha representado Io siguiente: La figura 1.- Muestra una representación esquemática del sistema objeto de Ia invención.

La figura 2.- Muestra un ejemplo de establecimiento de un

Sistema de Referencia Natural, según una realización preferida de Ia invención. La figura 3.- Muestra un conjunto de descriptores que determinan un patrón correspondiente a una representación polar del contorno de una mano en el Sistema de Referencia Natural definido en Ia figura anterior.

La figura 4.- Muestra un ejemplo gráfico de una función unidimensional que corresponde a Ia representación polar de parte del contorno de una mano y un conjunto de puntos de control que caracterizan

Ia mano.

La figura 5.- Muestra el conjunto de puntos de control, pertenecientes a Ia función dibujada en Ia figura anterior, trasladados a Ia imagen de Ia mano. La figura 6.- Muestra en el Sistema de Referencia Natural, una primera secuencia de características de Ia imagen de Ia mano determinadas

por un subconjunto del conjunto de puntos de control representado en Ia figura 5.

La figura 7.- Muestra en el Sistema de Referencia Natural, una segunda secuencia de características de Ia imagen de Ia mano determinadas por otro subconjunto del conjunto de puntos de control representado en Ia figura 5.

La figura 8.- Muestra en el Sistema de Referencia Natural, una tercera secuencia de características de Ia imagen de Ia mano determinadas por otro posible subconjunto del conjunto de puntos de control representado en Ia figura 5.

La figura 9.- Muestra en el Sistema de Referencia Natural, una cuarta secuencia de características de Ia imagen de Ia mano determinadas por otro posible subconjunto del conjunto de puntos de control representado en Ia figura 5.

REALIZACIONES PREFERENTES DE LA INVENCIóN

Puede describirse una realización práctica de Ia invención como un sistema para el reconocimiento personal por análisis biométrico de ambas manos, que comprende los elementos que se representan en Ia Figura 1 :

Dos cámaras (1) para Ia captación de imágenes, medios de iluminación difusa (2) para iluminar el campo visual de dichas cámaras (1 ) que pueden consistir en cuatro tubos fluorescentes de 4Ow recubiertos de un papel difusor, un cristal transparente de 37 x 66 x 0.5 centímetros, conectados dichos medios de iluminación difusa (2) y las cámaras (1 ) a unos medios de alimentación eléctrica (6) que pueden ser unos transformadores de tensión a Ia red eléctrica. Las cámaras pueden ser analógicas o digitales, preferiblemente cámaras CCD, por ejemplo, dos cámaras analógicas en blanco y negro con una focal de 16 milímetros. Ambas cámaras (1) están rodeadas por una envolvente (5) de interior antirreflectante, por ejemplo, una caja negra de caras rectangulares con

dimensiones 37x90x66 centímetros que aloja todos los tubos de iluminación y las cámaras CCD. En Ia cara inferior, también negra, se asientan las dos cámaras (1 ) orientadas hacia arriba y en Ia cara superior se ajusta una plataforma transparente (3), por ejemplo de cristal, acoplada en Ia parte superior de Ia caja pero sobresaliendo por fuera, destinada a que el usuario coloque sobre ella las manos y las extienda a Ia mayor tensión. La envolvente (5) tiene todas sus caras internas negras para evitar que las cámaras (1 ) capten reflejos de iluminación procedentes del interior con el cristal donde se colocan las manos o del exterior. También por el mismo motivo, en Ia parte superior de Ia envolvente (5), se incorpora una tapa giratoria o abatible, de color negro y dimensiones 40x66 cm., que actúa como un panel antirreflectante (4) proporcionando un fondo oscuro a las imágenes de las manos. La plataforma (3) de cristal rectangular transparente junto a Ia tapa giratoria están situados en Ia parte superior de Ia caja, en cuyo interior e inmediatamente por debajo se sitúan los tubos de iluminación difusa. Las cámaras (1 ) están situadas en Ia parte inferior orientadas hacia el cristal, registrando cada una de ellas aproximadamente el 60% del área del cristal transparente. Para realizar una toma de imágenes el usuario debe colocar sus manos separadas enfrentando los dedos pulgares -sin tocarse- de manera que toda Ia superficie de Ia mano quede dentro del área del cristal. En esta disposición cada cámara capta totalmente Ia imagen de una mano (derecha e izquierda) y, quizás una parte de Ia otra. En Ia etapa de captura de imágenes realizada por este sistema, el usuario debe seguir un protocolo muy sencillo y que tiene estos tres pasos:

1 ^o Abrir ambas manos completamente de modo que queden en tensión.

2 ^o Colocar las manos sobre el cristal sin presionar.

3 ^o No mover las manos hasta que Ia captura no es realizada.

El registro de imágenes es realizado en dos momentos diferentes. En primer lugar, se realiza para nuevos usuarios que no constan registrados en Ia base de datos. En este caso, se realizan de 6 a 8 tomas por mano y se

seleccionan las cinco mejores para, posteriormente, generar las características de las mismas y almacenarlas en una base de datos (B) o banco de conocimiento. En segundo lugar, se realiza un registro cuando un usuario requiere que el sistema efectúe el proceso de verificación o de identificación. En el caso de verificación, el usuario debe introducir al sistema su código personal, que puede ser un alias o identificador "login" o bien su número de documento nacional de identidad. En caso de identificación, el usuario no debe introducir dato alguno al sistema, ya que el propio sistema es el que pretende averiguar su identificación. Para realizar las operaciones de verificación e identificación, el sistema dispone de al menos un ordenador (8) con Ia base de datos (B) asociada, conectado a las cámaras (1 ) a través de una interfaz (7) que digitaliza las imágenes. Si las cámaras (1 ) son analógicas se puede utilizar conversores analógicos/digitales externos o bien tarjetas digitalizadoras insertadas en el propio ordenador (8).

Las imágenes captadas por el sistema, imágenes de las manos derecha e izquierda, son procesadas digitalmente para extraer finalmente un vector de características biométricas que representa el patrón de cada mano y ha de ser comparado con los patrones almacenados en Ia base de datos (B). En Ia etapa de procesado digital se realizan labores de manipulación, mejora y filtrado de Ia imagen original, realizando las siguientes fases: - Binarización de Ia imagen mediante umbralización del histograma convirtiendo Ia imagen de intensidad, en niveles de gris, a imagen binaria. I) Etiquetado de regiones conexas en Ia imagen binaria. II) Obtención de Ia imagen binaria de Ia mano filtrada de ruido a través de Ia región etiquetada de mayor área.

III) Construcción de un Sistema de Referencia Natural (SRN) de cada mano, según se indica en Ia Figura 2. El Sistema de Referencia Natural (SRN) se define a través de las posiciones de los dedos medio y pulgar de una mano extendida que etiquetamos como D. Etiquetando los dedos: meñique, anular, medio, índice y pulgar, el Sistema de Referencia Natural (SRN) se

define mediante los siguientes pasos:

- Hallar Ia recta ajustada al esqueleto del dedo medio.

- Establecer un sistema de coordenadas con origen O' en el punto de coordenadas absolutas (0,0), eje Y' paralelo a Ia recta anterior y pasando por O', y eje X' normal a Y' por O'.

- Hallar el punto P del dedo pulgar en el sistema \°^ ^x ^ ^τ ) _t siendo P = (x' _o , y' _o ) , x' _o = Min{x': (x ¹ , y ¹ ) e ü} .

- Mover P' ^>x%>τ ) a O = (θ,y ₀ ) constituyéndose como origen (O) del Sistema de Referencia Natural (SRN) centro común de los ejes vertical (Y) y horizontal (X) ₁ paralelos a Y' y X' respectivamente, que conforman finalmente el Sistema de Referencia Natural (SRN), {θ,X,Y} .

IV) Transformación -Rotación y traslación- de Ia imagen binaria y filtrada según el Sistema de Referencia Natural (SRN) de modo que queda centrado en Ia imagen. V) Extracción de una cadena de puntos (I), ordenada, perteneciente al contorno de Ia mano D entre dos puntos extremos, (x _max ,0) y (x _min ,0), de coordenada vertical igual 0 en el Sistema de Referencia Natural (SRN) de Ia mano.

Vl) Remuestreo de Ia cadena de puntos (I) a una longitud de cadena dada, por ejemplo de longitud n = 1000 píxeles, para generar una cadena de puntos normalizada (I _n ) de Ia mano D, como muestra Ia Figura 3 y que para todas las manos registradas tiene igual tamaño n en píxeles.

En Ia etapa de definición de características biométricas, se pretende establecer un conjunto de descriptores que formalicen un patrón para representar cada mano procesada. Sobre Ia cadena de puntos ordenada y normalizada (I _n ), I _n = lp _{.+ .} \, J= 1...n, se calcula Ia representación polar obteniendo una secuencia de módulos y fases definidos dentro del Sistema de Referencia Natural (SRN). Se toma Ia función unidimensional (f) correspondiente a los módulos de Ia representación polar sobre Ia que se establecen un conjunto de puntos de control (P ₁ ,... P ₁₃ ) definidos sobre Ia

función (T), indicados en Ia Figura 4, como sigue:

- son los puntos máximos relativos de Ia función (f) de módulos.

- ι ^p 5> ^ ₆ ^V -P ₁₀ ⁾ _son | _os p _Un tos segundo, tercero, cuarto, quinto y sexto de Ia función (f) que intersectan con Ia recta promedio de todos los valores de los

módulos f ₍ p _k) donde K = 5, 6, 7, 8, 9, 10; i= 0... número finito n delimitado por el contorno de Ia mano.

- \ ^p \\' ^p n ^τp n) corresponden al segundo, tercer y cuarto mínimos relativos de Ia función (T). Cada punto de control tiene dos coordenadas (a,f(a)) en el dominio de módulos. La primera coordenada (a) corresponde al índice en Ia cadena normalizada (I _n ) y Ia segunda coordenada f(a) corresponde al valor del módulo. A través de las primeras coordenadas a de puntos de control en el dominio de módulos, se recuperan los correspondientes puntos de control en Ia imagen de Ia mano. Por simplicidad se mantiene Ia misma nomenclatura de los puntos de control en los dominios de módulos e imagen.

La figura 5 marca Ia localización de estos puntos de control (P ₁ , ...P ₁₃ ) sobre el contorno representado por Ia cadena normalizada (I _n ). Sobre los puntos de control definido en Ia imagen se define un conjunto de catorce características biométricas ^s - donde A -AAi h - ^p i ^p n

Z ₃ = P ₃ P ₁₂ Z ₄ = AA ₃ h = ^P 5 ^P 6 k = ^P l ^P % h = ^P 9 ^P l0 k = ^P U ^P l3 k = AA ₃

AO = AA ₁ A i = AA i ₁ Z ₁₂ = Z(P ₃ O-P ₂ _ I _n = Z(P ₂ O-P _^ Z ₁₄ = Z(P ₄ O" P _{3 Se} p _Ueden distinguir así cuatro tipos de vectores de características que se ilustran en las Figuras restantes:

Figura 6: Conjunto definido por distancia entre algunos Puntos Máximos Relativos con Puntos Mínimos Relativos contiguos f i ^{= p} \ ^p \ i ' h - ^p i ^p n ' h = As A2. U - ^P 4 ^p n )

Figura 7: Conjunto definido por distancias entre algunos Puntos Medios y distancia entre algunos Puntos Mínimos Relativos

{l ₅ = PsP ₆ , l ₆ = P^kJ ₁ = ^λo, / ₈ = P _n Pu]

Figura 8: Conjunto definido por distancias entre algunos Puntos Máximos Relativos con Puntos Mínimos Relativos no contiguos

Figura 9: Conjunto definido por los ángulos entre los vectores definidos por los Puntos Máximos Relativos en el Sistema de Referencia Natural (SRN)

{/ ₁₂ = Z(P ₃ OP ₂ J ₁₃ = Z(P ₂ OP ₁ , 1 ₁₄ = Z(P ₄ OP ₃ ) Para Ia formación de Ia base de datos (B) no se utiliza un único patrón, sino que se almacenan como patrones los vectores S correspondientes a las últimas cinco muestras correctamente verificadas del usuario. La comparación entre manos se realiza a través de medidas de similitud basadas en un conjunto de distancias entre ambos tipos de manos, derecha e izquierda. Por Io tanto, se consideran distancias entre manos derechas ^d ι ^(R ' ^{R> )} , manos izquierdas ^d¡(L ' ^L') , manos derecha-izquierda ^d i ^(R - ^L ' ⁾ , y manos izquierda-derecha ^d i ^(L - ^RI) para cada una de las catorce características.

Para efectuar Ia verificación del usuario, se realiza una comparación uno a uno entre Ia muestra de entrada y el patrón almacenado en Ia base de datos

(B). Para verificar positivamente un nuevo caso, se exige que exista al menos un éxito de verificación con alguno de estos patrones. La verificación se realiza calculando una Medida de Similitud Normalizada para todas y cada una de las asociaciones entre manos derecha e izquierda de Ia persona de entrada Rq/Lq, el individuo q-ésimo a verificar, comparadas con las manos de cada persona usuario Rk/Lk o individuo k-ésimo, de Ia base de

datos (B) según Ia expresión:

^G q¿ = ∑ i=\ ^c i, _g ^B ¡,q _s¡endo λ/ e {λ,z ^, } donde ^G q,k _es | _{a suma} de catorce

A _itqιk = a ^ή n {d _i (M _q ,M ^J k)} valores normalizados entre [0,1], ^j es Ia mínima distancia i-ésima para las cinco muestras del individuo k-ésimo,

^B i,q = ^min i ^A i,q,k } ^C i,q = ^max i ^A i,q,k } ^k y ^k son respectivamente mínima y máxima distancia i-ésima en Ia base de datos (B), considerándose que Ia similitud entre los dos individuos comparados es mayor es cuanto menor es Ia

Medida de Similitud Normalizada ^G(M ^ ^Mk) .

Finalmente, Ia decisión final de verificación, aceptación o rechazo, o Ia aceptación de hipótesis "Ia muestra q corresponde al individuo k" se produce _s ¡ ⁽ M _q ,Mk ⁾ _j M e{R,L} _SU p _{Qra un um} b _ra | ( _μ ) empíricamente prefijado en alguna de las comparaciones realizadas; es decir, si al menos existe una comparación positiva (M _q ,M _k ) _> formalmente:

M _q ≡M _k o ∑p _μ {M _q ,M _k ) ≥ \

Me{R,L) donde p _μ (M _q ,M _k ) indica un resultado de Ia verificación que puede tener dos valores: aceptable, igual a Ia unidad; o rechazable, igual a cero

En cada verificación se introduce una muestra q y se obtiene un conjunto de potenciales usuarios ⁰ ^ que verifican Ia hipótesis ^{k = q} . Obviamente el mejor resultado posible es aquel donde Cardinal( ^θ ^ )=1. En cuanto a Ia implementación del proceso de identificación del usuario, se realiza una comparación del vector de características del usuario contra todos los usuarios almacenados en Ia base de datos. Para una muestra ^q de entrada al sistema se determina cuál es el mejor candidato a través de Ia

Medida de Similitud Normalizada ^g ' ^k para cada asociación R/R, R/L, L/L, L/R. El candidato mejor se toma como el que minimiza el promedio de todas las asociaciones.

El funcionamiento del sistema ha sido probado mediante un test de verificación sobre 470 personas de ambos sexos y con edades comprendidas entre 15 y 18 años. Este trabajo de experimentación ha sido realizado en un Instituto de Enseñanza Secundaria con objetivos de control de asistencia de los alumnos. Por Io tanto, el test de verificación se establece con una población homogénea de individuos Io que incrementa Ia dificultad del experimento.

La colección de datos fue realizada durante intervalos de tres meses en un período de dos años, donde los registros para cada sujeto fueron tomados a Io largo de dos o tres sesiones. Más de 6000 muestras fueron realizadas adquiriendo 6 tomas de ambas manos por usuario. De entre ellas, se conformó una base de prototipos B de 5 muestras y con Ia restante se formó una base de pruebas para test de verificación. En total fueron realizadas 2820 pruebas de verificación. Los resultados globales arrojan tasas promedio de 1 ,3% para el valor de EER. Si se requieren valores bajos de

FAR, el sistema puede proporcionar valores de FAR = 0.4486 % con un acierto de rechazo del 96.5956 % (μ = -1.65). Por otra parte, si se requieren valores bajos de FRR, el sistema puede trabajar con una tasa del acierto en rechazo del 99.3971 % para un valor de falsa aceptación FAR = 3.6303 % (μ = -1.45).

El sistema comprende al menos un módulo de salida (9) controlado por el ordenador (8) y configurado para generar señales en Ia última etapa del método propuesto. El módulo de salida (9) puede proporcionar una señal de alerta visual y acústica que indica el resultado de Ia verificación o identificación, mostrando en una ventana de un monitor asociado al ordenador (8) si Ia verificación o identificación es correcta. En el caso de identificación, dicho módulo de salida (9) adicionalmente proporciona una lista ordenada de los usuarios más parecidos al usuario de entrada. Igualmente para un caso positivo de reconocimiento se manda una señal de información para actualizar Ia base de datos (B), con el conjunto de patrones formado por cinco vectores de características ordenados por fecha y

estructurados como una pila FIFO, donde el último patrón corresponde al ultimo caso de acierto en verificación o identificación. Los términos en que se ha redactado esta memoria deberán ser tomados siempre en sentido amplio y no limitativo. En este texto, Ia palabra "comprende" y sus variantes (como "comprendiendo", etc.) no deben interpretarse de forma excluyente, es decir, no excluyen Ia posibilidad de que Io descrito incluya otros elementos, pasos etc. Algunas realizaciones preferibles de Ia invención se describen en las reivindicaciones dependientes que se incluyen seguidamente.