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El presente articulo tiene como objetivo clasificar las huellas dactilares usando la red neuronal artificial SOM (self organizing map) de Teuvo Kohonen, y como medio de aprendizaje de la red se uso las orientaciones de las lineas marcadas por las crestas y valles usando el filtro Gabor, a pesar de haber ruido presente. Conocer y aplicar el resalte de la red SOM en el aprendizaje de imagenes escaneadas de cada tipo de huella. Para el proceso de aprendizaje se usaron 100 imagenes de huellas de diferentes tipos (25 tipo ARCO, 25 tipo LEFT LOOP, 25 tipo RIGHT LOOP y 25 tipo WHORL) obtenidas de una base de datos publica. En el mapeo se usaron 2 grupos de imagenes, la primera son 10 imagenes nuevas por cada tipo (osea 40 huellas) y un segundo grupo que son las mismas huellas del grupo anterior, pero agregandoles ruido de tipo ‘salt and pepper’ con densidad 0.03. Obteniendo resultados alentadores para el primer grupo 100% de identificacion correctas de tipos de huellas y al segundo grupo con 95% de identificacion correctas. Se concluye que la red SOM permite identificar tipos de huellas dactilares y con ruido aplicar filtros adicionales para obtener el mismo porcentaje |
