dor_id: 45437

506.#.#.a: Público

590.#.#.d: Los artículos enviados a la revista "Journal of Applied Research and Technology", se juzgan por medio de un proceso de revisión por pares

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653.#.#.a: biometry; fingerprints; matching; rotation; FMR; FNMR

506.1.#.a: La titularidad de los derechos patrimoniales de esta obra pertenece a las instituciones editoras. Su uso se rige por una licencia Creative Commons BY-NC-SA 4.0 Internacional, https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/legalcode.es, para un uso diferente consultar al responsable jurídico del repositorio por medio del correo electrónico gabriel.ascanio@icat.unam.mx

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001.#.#.#: 074.oai:ojs2.localhost:article/469

041.#.7.h: eng

520.3.#.a: La verificación de huellas dactilares es el proceso más importante en los sistemas de autenticación biométricos basados en huella dactilar. De acuerdo a la puntuación obtenida en la correspondencia de huellas se autentica o no a una persona. Actualmente existen dos métodos, muy populares, de correspondencia dactilar, correlación y minucias. En este artículo, se evaluaron tres sistemas biométricos basados en huella dactilar Neurotechnology Verifinger 6.0 SDK Extended, Innovatrics IDKit SDK y Griaule Fingerprint SDK 2007. La evaluación se llevo a cabo de acuerdo a las pruebas efectuadas en la Fingerprint Verification Competition (FVC). Se evaluó la influencia de la tolerancia de los grados de rotación en las huellas dactilares en las tasas de falsa correspondencia (FMR) y falsa no correspondencia (FNMR). Los resultados muestran que los valores de FMR incrementan a medida que la tolerancia de los grados de rotación también lo hace, en contraparte los valores de FNMR disminuyen. Los resultados mostraron que Verifinger obtuvo un buen desempeño en las pruebas de falsa no correspondencia, con un promedio de 7%, seguido de IDKit (entre 6.71% y 13.66%) y Fingerprint SDK (50%). Fingerprint SDK obtuvo un desempeño superior en las pruebas de falsa correspondencia con un promedio cercano al 0%, seguido por Verifinger (entre 7.62% y 9%) e IDKit (28%). Como resultado Verifinger tuvo el mejor desempeño general. Posteriormente se calcularon las funciones de regresión para predecir el comportamiento de las tasas de falsa correspondencia y falsa no correspondencia con diferentes valores de tolerancia y grados de rotación.

773.1.#.t: Journal of Applied Research and Technology; Vol. 8 Núm. 02

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022.#.#.a: ISSN electrónico: 2448-6736; ISSN: 1665-6423

310.#.#.a: Bimestral

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doi: https://doi.org/10.22201/icat.16656423.2010.8.02.469

harvesting_date: 2023-11-08 13:10:00.0

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245.1.0.b: Fingerprint Matching and Non-Matching Analysis for Different Tolerance Rotation Degrees in Commercial Matching Algorithms

last_modified: 2024-03-19 14:00:00

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