Una plataforma modular de código abierto para experimentos biométricos vasculares de mano sin contacto

Área de la Ciencia:

• Biometría y reconocimiento de patrones
• Visión por computadora
• Interacción hombre-computadora

Sus antecedentes:

• Los sistemas tradicionales de reconocimiento de venas requieren contacto físico, lo que plantea desafíos de higiene.
• La biometría sin contacto es crucial para las aplicaciones que exigen altos estándares de saneamiento.
• Las soluciones sin contacto existentes para la biometría vascular son limitadas.

Objetivo del estudio:

• Desarrollar y evaluar una nueva plataforma de sensores de biometría vascular sin contacto.
• Permitir la adquisición de datos multimodales para las características vasculares y superficiales de la mano.
• Para crear un nuevo conjunto de datos para la investigación de reconocimiento de venas de los dedos.

Principales métodos:

• Desarrolló la plataforma de sensores sin contacto "dulce" que admite modalidades de infrarrojo cercano (NIR), color RGB, visión estéreo (SV) y estéreo fotométrico (PS).
• Recogió un conjunto completo de datos vasculares de dedos, palma y muñeca de 120 sujetos.
• Realizó experimentos centrados en el reconocimiento de venas de los dedos (FVR) y exploró técnicas de fusión multimodal.

Principales resultados:

• La plataforma sin contacto adquirió con éxito datos vasculares y superficiales de dedos, palmas y muñecas.
• Los resultados experimentales demostraron el potencial de la plataforma para aplicaciones biométricas, en particular FVR.
• El análisis incluyó la eficacia de la fusión de datos de múltiples modalidades de adquisición.

Conclusiones:

• La plataforma "sweet" ofrece una solución viable sin contacto para la biometría vascular, abordando las preocupaciones de higiene.
• El conjunto de datos recientemente recopilado y los recursos de código abierto avanzarán en la investigación en biometría sin contacto.
• La fusión multimodal es prometedora para mejorar la precisión y la robustez de los sistemas biométricos.