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Um estudo do reconhecimento de linhas palmares utilizando PCA e limiarização local adaptativa / A study of palmprint recognition using PCA and local adaptive

Orientador: Yuzo Iano / Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Elétrica e de Computação / Made available in DSpace on 2018-08-25T04:20:13Z (GMT). No. of bitstreams: 1
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Previous issue date: 2014 / Resumo: Está cada vez mais claro como a tecnologia biométrica tem se tornado mais presente no cotidiano das pessoas e tema de interesse de grupos de pesquisa ao redor do mundo. Isso é refletido pela grande quantidade de trabalhos existentes na área e muitos investimentos comerciais. Tecnologias biométricas são basicamente sistemas com capacidade de identificar e verificar a identidade de um indivíduo por meio de uma característica física ou comportamental. Esse trabalho propõe um estudo sobre o reconhecimento das linhas palmares que utiliza a análise de componentes principais como método de reconhecimento. A motivação para esse estudo está na importância de melhorar os métodos existentes de biometria, visto que ainda não existe uma técnica livre de erros ou falsificações. Este estudo é importante pois irá apresentar a aplicação do PCA para a detecção das linhas palmares utilizando uma técnica simples de limiarização adaptativa para extrair as informações biométricas da imagem palmar. Os resultados dessa pesquisa mostraram que o PCA apresentou um desempenho superior quando utilizamos a limiarização adaptativa para a extração das linhas principais da palma da mão. Conclui-se que essa modalidade biométrica apresenta um bom potencial para ser utilizada como medida de identificação e verificação de um usuário. Contudo, é necessário que sejam utilizados os algoritmos de processamento adequados, assim como, deve-se levar em consideração a qualidade e resolução da imagem, o tipo de processamento e o custo computacional necessário / Abstract: It is easy to identify how biometric technology has become more present in daily life as it has become the subject of interest from research groups around the world. This reality is a result of a large amount of existing work in the area and many commercial investments. Biometric technologies are basically systems developed in order to identify and verify the identity of an individual through a physical or behavioral characteristic. This work proposes a study on palmprint recognition using PCA and local adaptive thresholding. The motivation for this study is the importance of improving existing methods of biometric systems, since there is no technique completely safe against fails or steals. This is a simple technique used in order to facilitate the development of a palmprint recognition system using simple methods to be applied in different systems, such as embedded systems. The results of this research showed that the PCA reached superior performance when using adaptive thresholding to extract the lines from the palmprint. We conclude that the biometric modality proposed in this study has a good potential to be used in identification and verification of a user. However, it is necessary to use the appropriate algorithm in image processing in order to extract as much information as possible. Additionally, it is necessary to consider the image resolution, and the hardware and computational cost involved in the method proposed / Mestrado / Telecomunicações e Telemática / Mestre em Engenharia Elétrica

Identiferoai:union.ndltd.org:IBICT/oai:repositorio.unicamp.br:REPOSIP/260048
Date25 August 2018
CreatorsFreitas, Claudio Cesar Silva de, 1989-
ContributorsUNIVERSIDADE ESTADUAL DE CAMPINAS, Iano, Yuzo, 1950-, Boava, Adão, Arthur, Rangel
Publisher[s.n.], Universidade Estadual de Campinas. Faculdade de Engenharia Elétrica e de Computação, Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica
Source SetsIBICT Brazilian ETDs
Detected LanguagePortuguese
Typeinfo:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis
Format96 f. : il., application/pdf
Sourcereponame:Repositório Institucional da Unicamp, instname:Universidade Estadual de Campinas, instacron:UNICAMP
Rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess

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