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El análisis multiespectral empleado para la autenticación de la palma de la mano utiliza la iluminación en el rango visible (rojo, verde, azul) y el infrarrojo cercano (NIR) para capturar imágenes, y combina la información de diferentes fuentes para mejorar el rendimiento del sistema utilizando un fenómeno denominado fusión biométrica. Para este trabajo, se investigó el reconocimiento multiespectral de la huella de la palma de la mano utilizando el análisis de componentes principales (PCA) para imágenes bajo diferentes iluminaciones. Se propuso la fusión biométrica a nivel de imagen donde las imágenes capturadas bajo diferentes iluminaciones fueron concatenadas como triples (R,B,NIR y G,B,NIR) y una combinación de cuatro iluminaciones (R,G,B,NIR) acompañada de la extracción de vectores de características del espacio PCA con la incorporación del K-Nearest Neighbour (K-NN) en el proceso de clasificación. Los experimentos para el enfoque propuesto se llevaron a cabo en la base de datos multiespectral PolyU. Los resultados sugieren que la concatenación demostró un buen rendimiento. El análisis debería servir de guía en el nuevo campo de investigación de las imágenes multiespectrales o a cualquiera que esté considerando diseñar un sistema de reconocimiento de huellas palmares multiespectrales fiable y preciso.
About the author
Abubakar Sadiq Muhammad es profesor de la Escuela de Tecnología del Estado de Kano, Nigeria. Tiene un máster y una licenciatura en Ingeniería Informática por la Universidad de Mevlana, Konya, Turquía, y la Universidad de Bayero, Kano, Nigeria. Sus principales áreas de interés son: Biometría, procesamiento de imágenes y visión por ordenador.
