sistema de acceso peatonal ues por medio de huella digital
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Sistema de Acceso peatonal que utiliza medios biometricos para la identificacion de personas, realizado en Java con librerias y soporte libre.TRANSCRIPT
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UNIVERSIDADDE EL SALVADORFacultad Multidisciplinaria de Occidente
PRESENTACIÓN DELTRABAJO DE GRADO
Tema : Estudio, Diseño y Desarrollo de una Solución Informática Basada en Biometría, para el Control de Acceso Peatonal al Campus de la Facultad Multidisciplinaria de Occidente.
Presenta: Br. Víctor Manuel Rodríguez Umaña
Director : Ing. Ernesto Alexander Calderón Peraza
Coordinador: Ing. Raúl Ernesto Martínez Bermúdez
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Introducción
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Introducción
Limitar el acceso al campus y sus zonas es un primer gran paso en pro de la seguridad en la FMO.
El objetivo: una solución centralizada, automatizada y fiable.
El resultado: UAccess, un sistema de control de acceso con dichas características, factible de implementar.
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Aspectos teóricosIntroducción
Biometría: Validación en base a algo que se es, en lugar de algo que se tiene o se sabe.
La biometría no es nueva, simplemente ha sido automatizada.
Un sistema basado en biometría es la solución ideal para el control de acceso al Campus de la FMO.
Aspectos teóricosTécnicas biométricas
Reconocimiento de huella dactilar1
Reconocimiento facial2
Geometría de la mano3
Aspectos teóricosTécnicas biométricas
Reconocimiento del iris del ojo4
Reconocimiento de la voz5
Análisis de escritura6
Aspectos teóricosComparación de técnicas
Uni
ver
sali
dad
Uni
cid
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Per
ma
nen
cia
Me
nsu
rabi
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o
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bili
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dad
Reconocimiento de huella dactilar M A A M A M M
Reconocimiento facial A B M A B A A
Geometría de la mano M M M A M M M
Reconocimiento del iris A A A M A B B
Reconocimiento de la voz M B B M B A A
Análisis de escritura B B B A B A A
Aspectos teóricosComparación de técnicas
Uni
ver
sal
ida
d
Uni
cid
ad
Pe
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cia
Me
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TOT
AL
Reconocimiento de huella dactilar 0.34 0.60 0.39 0.10 0.60 0.30 0.20 2.53
Reconocimiento facial 0.51 0.20 0.26 0.20 0.20 0.45 0.30 2.12
Geometría de la mano 0.34 0.40 0.26 0.20 0.40 0.30 0.20 2.10
Reconocimiento del iris 0.51 0.60 0.39 0.10 0.60 0.15 0.10 2.45
Reconocimiento de la voz 0.34 0.20 0.13 0.10 0.20 0.45 0.30 1.72
Análisis de escritura
0.17 0.20 0.13 0.20 0.20 0.45 0.30 1.65
Reconocimiento de huellaConceptos
Cresta
Valle
Minucia
Pixel
Reconocimiento de huellaMejora de la imagen
Normalización: Consiste, básicamente en regular los niveles de luminancia de grises para cada pixel.
Reconocimiento de huellaMejora de la imagen
Estimación del campo de orientación: Permite conocer el ángulo de orientación local de las crestas.
Reconocimiento de huellaMejora de la imagen
Obtención de la región de interés: Efectúa el reconocimiento de la región en que se ubica la estructura de crestas.
Reconocimiento de huellaMejora de la imagen
Extracción de crestas: Crea una imagen limitada a los colores blanco y negro.
Reconocimiento de huellaMejora de la imagen
Perfilado de crestas: Trabaja la definición de los bordes de las crestas y elimina imperfecciones aún presentes.
Extracción del patrónClasificación de minucias
Extracción del patrónAdelgazamiento
El adelgazamiento de la imagen permite tener una imagen fácilmente analizable por un equipo de cómputo.
Extracción del patrónGeneración del patrón
Este paso es el que da como resultado el patrón biométrico lineal de la huella analizada.
Los valores almacenados en el patrón biométrico son:• Coordenadas x e y del pixel que constituye la minucia.• Ángulo de orientación local de la cresta a la que pertenece dicho
pixel.• Información adicional referente a la minucia según su tipo, es decir:
• Cuando se trate de un final de cresta, coordenadas x e y del segmento muestreado de la cresta a la que pertenece dicho pixel.
• Cuando se trate de una bifurcación de cresta, coordenadas x e y del segmento muestreado de una de las ramas de dicha bifurcación.
ReconocimientoAlineamiento de patrones
Dado que la huella no es capturada de manera idéntica, se debe alinear los patrones en base a traslación y rotación.
ReconocimientoComparación de patrones
Realiza la comparación de un patrón de prueba frente a un patrón base, y decide si el primero se valida o no.
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Diseño generalElementos del sistema
Base deDatos
SW.Admin.
SW.Acceso
HW.Acceso
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Base de DatosDiseño general
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Software de accesoDescripción de elementos
libfprint
QSql
libusb
C++
QtThreads
QtWidgets
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Software de accesoEstructura de clases
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Software administrativoDescripción de elementos
JPA
Swing
Jasperreports
Java JNA
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Software administrativoEstructura de clases
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Hardware de accesoDispositivo controlador
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ImplementaciónRequerimientos software
S. Administrativo P. de AccesoGenerales
• Servidor MySQL.
• Linux; con kernel 2.6.32 o superior y gestor gráfico.
• libfprint 0.0.6.
• libusb 2:1.0.8 o superior
• JRE versión 1.6 o superior.
• Librería de JNA.
• Qt4, versión 4.6.3 o superior.
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ImplementaciónRequerimientos hardware
Equipo de cómputo con requisitos mínimos1
Lector de huellas dactilares2
Dispositivo controlador para el torniquete3
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ImplementaciónRequerimientos adicionales
• TORNIQUETE DE ACCESO
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ImplementaciónPasos a seguir
Instalación de la base de datos en servidor1
Instalación del sistema administrativo2
Creación de los usuarios administrativos3
Identificación y creación de las zonas4
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ImplementaciónPasos a seguir
Identificación y creación de los tipos de usuario5
Registro de los usuarios del sistema6
Instalación de los puntos de acceso peatonal7
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¡GRACIAS POR SU ATENCIÓN!
Los golpes más duros definen a los fuertes,las batallas imposibles a los valientes,y los obstáculos constantes a los perseverantes...Mientras mayor es el reto, ¡mayor es la gloria!
Víctor Manuel Rodríguez Umañ[email protected]
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