Algoritmo de indexación basado en código cilíndrico de minucias para una rápida identificación de huellas latentes dactilares

Abstract

La identificación de huellas latentes dactilares es una de las principales actividades forenses para esclarecer hechos delictivos. El costo computacional de esta actividad dificulta la rápida toma de decisiones en la identificación de un individuo cuando las bases de datos superan el millón de huellas. Con el propósito de reducir el tiempo de búsqueda para generar el orden de las huellas a comparar, se desarrollan algoritmos de indexación de huellas que incrementen lo menos posible la tasa de error en comparación a los algoritmos de identificación. Existen varios algoritmos de indexación de huellas reportados en la literatura que logran más de un 95% de eficacia usando impresiones como huella consulta. Sin embargo, estos algoritmos asumen alta calidad de imagen en la huella, información completa de la misma y con esto, la existencia de la mayoría de los rasgos que componen a una huella. Nada de lo anterior se garantiza para las huellas latentes, por lo que el enfoque más utilizado en la indexación de este tipo de huellas es la combinación de descriptores para suplir la carencia de información y la extracción defectuosa de los descriptores debido a la mala calidad de este tipo huellas. La mayoría de estos algoritmos incluyen los descriptores de minucias porque son los más tolerantes a los problemas mencionados debido a su presencia en cualquier parte de la huella; además, son tolerantes a la rotación, traslación y distorsión de las huellas. En la presente investigación proponemos un algoritmo de indexación de huellas latentes basado en códigos cilíndricos de minucias. Este tipo de descriptor de minucia presenta una estructura regular, lo que le brinda ventajas en cuanto a eficiencia. Además, en estudios recientes, este descriptor ha mostrado una tasa de error en la identificación, a nivel local, inferior a los demás descriptores reportados. Nuestra propuesta de indexación requiere de un preprocesamiento, en el cual se agrupan los códigos cilíndricos de minucias correspondientes a las impresiones de un conjunto de bases de datos. Luego se realizan tres etapas en nuestro algoritmo de indexación. Primero, se indexan las bases de datos de interés usando criterios de disimilitud con los centros de grupos generados. Segundo, dada una huella latente, se extraen los códigos cilíndricos de minucias asociados a los índices de los grupos con menor distancia euclidiana respecto a cada uno de los descriptores de la huella latente, ajustando dicha cantidad para evitar problemas de eficacia y eficiencia. En la etapa final se integran los votos representados por las huellas obtenidas, en la segunda etapa, para seleccionar las huellas candidatas a comparar con la huella latente. Los resultados obtenidos mejoran al algoritmo base (MCC SDK) cuando es seleccionado el 0.01% de una base de datos con más de un millón de impresiones, lo cual representa una reducción de cuatro órdenes de magnitud. Hasta donde sabemos, no existen investigaciones similares en bases de datos de este tamaño.