Tecnologías biométricas aplicadas a la seguridad

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