Omar U. Flórez-Choque, José L. Mercado Ticona,Yordan P. Yampi Enciso and Ernesto Cuadros-Vargas |
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Actually, there is several models of recovery of information in audio, video, image that are based in characteristic such as the color, texture, shapes and relationships space. Although most of these works are guided to the vectorial extraction of characteristic and the use of techniques of classification as neural nets nets and data mining, only a limited attention was given to the combination of techniques of vectorial characterization and models of similarity indexed in metric spaces. In this paper, we present the recovery for similarity of shape by using local characteristics and indexation in metric structures of fingerprints. The shape is processed in dimensions that are related with the directions, positions and radial neighbourhood of characteristic points. The indexation of those fingerprints is implemented through the insertion of vectors in the MTree. To solve problems related to the low quality of the image we uses the Fourier transform and Inverse Fourier transform with Gaussian low pass filters Our experiments suggest that the use of range queries on metric spaces solve the problems of high consumption of CPU time of the neural nets and lingering times of queries associated to the neural nets and data mining algorithms.
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| Keywords: Fingerprint recogniton, shape similarity queries, image processing. |
Existen actualmente varios modelos de recuperación de información en audio, video, imagen, que están basadas en características tales como el color, textura, forma y relaciones espaciales. A pesar de que la mayoría de estos trabajos está orientada a la extracción vectorial de características y el uso de técnicas de clasificación como redes neuronales y minería de datos, sólo se ha dado una limitada atención a la combinación de técnicas de caracterización vectorial y modelos de similitud de formas indexadas en espacios métricos. En este paper, presentamos la recuperación por similitud de forma utilizando características locales e indexación en estructuras métricas de huellas dactilares. La forma es tratada en dimensiones que están relacionadas con la dirección y, vecindades radiales de puntos característicos. La indexación de las huellas dactilares es implementada a través de la inserción de vectores dentro de un M-Tree. Para resolver problemas relacionados a la baja calidad de la imagen utilizamos la transformada y la inversa de la transformada de Fourier con filtros paso bajo Gausianos. Los resultados experimentales del sistema propuesto sugieren que el uso de consultas por rango sobre espacios métricos indexados resuelven los problemas de alto consumo de tiempo de CPU de las redes neuronales y tiempos prolongados de consulta asociados a las redes neuronales y algoritmos de data mining.
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| Palabras Clave: Reconocedor de huellas digitales, búsqueda por similitud de forma, procesamiento de imagenes. |
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