Biometria de las venas de la mano. Raspberry Pi + LCD I2C

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Introducci

Las preocupaciones sobre el robo de identidad persisten porque la huella, al ser el identificador biom trico m utilizado, es tambi n el que a m t cnicas fraudulentas ha afrontado. Entre los ejemplos encontramos cortes de los dedos de personas para obtener “la llave” de sistemas de seguridad o tambi n la utilizaci de dispositivos de silicona. Por esta raz es que se propone el dise de un sistema de reconocimiento mediante visi artificial y adquirir un mapa del sistema venoso de la mano, para una posterior comparaci con un patr previamente adquirido del sujeto a identificar, seguido a esto aplicar unos paretros de seguridad previamente definidos y dar una respuesta de acuerdo al anisis realizado por el sistema.

Step 1: Thanks for the support !

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Step 2: Diagrama de bloques de un sistema biomtrico

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En dicha figura se pueden ver las diferentes fases de un sistema biom trico. Primero se realiza el reclutamiento con la toma de la muestra o muestras del usuario, se preprocesan para mejorar su calidad, se extraen las caracterticas m importantes y finalmente se obtiene el patr del usuario guarddose para posteriores comparaciones. Cuando un usuario deba ser reconocido (autenticaci o verificaci), se vuelve a tomar una o varias muestras del usuario, se preprocesa, se extraen las caracterticas de dicha muestra y finalmente se compara sta ltima con el patr guardado anteriormente para tomar una decisi de reconocimiento.

Step 3: Materiales.

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1. Raspberry Pi
2. Camara Web
3. I2C LCD
4. LCD 16X2
5. Matriz Led IR
6. Lamina madera MDF
7. Balso
8. Protoboard
9. Cables Jumper

Step 4: MATRIZ LED IR

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Imagen en el Infrarrojo

Biolicamente existe una “ventana espectral” que se extiende desde los 700 nm hasta los 900 nm aproximadamente en que la luz incidente con longitud de onda dentro de ese rango puede penetrar profundamente en los tejidos. Hacemos uso de una MATRIZ DE LEDS, aprovechando estos principios de penetrabilidad es posible obtener imenes en el espectro infrarrojo cercano donde el patr de la red vascular aparece m oscuro que el resto de la superficie de la mano.

Step 5: MAQUETA

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1. Se construyo un caj en madera.

2. Se Hizo un molde de la mano en yeso.

3. Se Ubico en la palma de la mano la matriz de leds

4. En la parte superior, se coloco una Camara Web

Step 6: Algunas Capturas

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Step 7: Configuracion Raspberry Pi 2 – LCD I2C

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Dentro de la infinidad de elementos que se pueden controlar con los pines digitales de un Raspberry Pise encuentran tambi n las pantallas LCD o de cristal luido. A continuaci voy a mostrar co controlar una pantalla LCD de caracteres basada en el controlador Hitachi HD44780 con un modulo I2C.

Paso 1.
Una vez soldado el mulo serial al mulo de la pantalla LCD, la conexi entre el mulo serial y la Raspberry Pi es sencilla: se conecta GND con GND, VCC con el pin de 5V, SDA con SDA y SCL con SCL en la Raspberry Pi.

Paso 2.
Para controlar qu se despliega en la pantalla podemos utilizar python y una librer de comandos. El primer paso es instalar el mulo smbus que habilita la interacci con la interface I2C, mediante la siguiente instrucci en la consola:

sudo apt-get install python-smbus

Paso 3:

El siguiente paso es descargar esta peque librer para controlar LCD con I2C. Estcompuesta de dos archivos que se deben ubicar en el mismo directorio del proyecto:

i2c_lib.py
lcddriver.py

Paso 4.

Ahora dentro de nuestro script de python debemos importar e inicializar la librer y especificar el texto que se quiere escribir en la LCD. lcd.py

import lcddriver
from time import *

lcd = lcddriver.lcd()

lcd.lcd_display_string(“Bitajor.com”, 1) lcd.lcd_display_string(“Raspberry Pi”, 2)

Paso 5:

En mi caso guard el cigo anterior con el nombre lcd.py y lo ejecut desde la consola.

  • Biometria de las venas de la mano. Raspberry Pi + LCD I2C

    ic2_lib.py.zip

  • Biometria de las venas de la mano. Raspberry Pi + LCD I2C

    lcd.py.zip

  • Biometria de las venas de la mano. Raspberry Pi + LCD I2C

    lcddriver.py.zip

Step 8: Procesamiento de Imagenes

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OpenCV es una biblioteca libre de visi artificial originalmente desarrollada por Intel. Desde que aparecisu primera versi alfa en el mes de enero de 1999, se ha utilizado en infinidad de aplicaciones. Desde sistemas de seguridad con detecci de movimiento, hasta aplicativos de control de procesos donde se requiere reconocimiento de objetos mediante el procesamiento de imagenes.

Step 9: Procesamiento de Imagenes

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Step 10: RESULTADOS – ACCESO PERMITIDO

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Step 11: RESULTADOS – ACCESO DENEGADO

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Step 12: GRACIAS !!

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