Diseño de un algoritmo de estimación de parámetros para modelar el comportamiento de un sensor de huellas dactilares

Abstract

[ES] Las huellas dactilares son una característica única que se queda con una persona de por vida. Es el tipo de identificación personal más fiable: no puede ser olvidado, perdido o robado. Por esta razón, en los últimos años se ha producido una adopción masiva de las huellas biométricas para los pagos móviles, el comercio y la atención de la salud, mejorando la experiencia del usuario al eliminar la necesidad de utilizar frecuentemente contraseñas y códigos de identificación, permitiendo el desbloqueo rápido y evitando el acceso de personas ajenas en cualquier forma y, en el ámbito médico, facilitando la identificación de los pacientes y asegurando que la atención se preste a las personas adecuadas, lo que conduce a un entorno mundial de atención de la salud más seguro y eficaz. El análisis de huellas dactilares es una tecnología de detección biométrica ampliamente aceptada, en comparación con el iris, la cara, las venas, la voz, etc., y el tipo de sensores que presenta más ventajas es el dispositivo piezoeléctrico, que funciona también en presencia de contaminantes, penetra por debajo de la piel y detecta señales de vida. El objetivo principal de este trabajo es la obtención de un modelo que represente lo más fielmente posible la estructura y el funcionamiento de dicho sensor biométrico de huellas dactilares por ultrasonidos. Para lograr un modelo que refleje la impedancia global del sensor, se estudiará la forma de un resonador y la impedancia de sus componentes según la frecuencia. Para predecir los valores de los componentes del modelo, se probará el ajuste de la curva en rango fijo y variable, la optimización de los parámetros con la reducción de los residuos y modelos competitivos de aprendizaje como el árbol de regresión. Este trabajo de investigación se llevó a cabo durante una practica en la empresa Analog Devices. Fue también gracias a su formación en sensores, soluciones de software, herramientas y tableros de evaluación y el seguimiento recibido durante el trabajo el que se pudo aplicar los conocimientos aprendidos en este proyecto.

[EN] Fingerprinting is a unique feature for an individual who stays with a person for life. It is the most reliable type of personal ID that cannot be forgotten, lost or stolen. For this reason, it is ongoing a mass adoption of biometric fingerprinting for mobile payments, commerce and healthcare, meeting the need for secure and simplified user access to devices containing sensitive data. In these cases, fingerprinting improves the user experience by eliminating the need for frequent passwords and pin codes, enabling quick unlocking, preventing access by outsiders in any form and, in the medical field, facilitating patient identification, ensuring that care is provided to the right people, leading to a safer and more effective global healthcare environment. Fingerprint analysis is a widely accepted biometric detection technology compared to Iris, face, vein, voice, etc. and the type of sensors which shows more advantages is the piezoelectric device, operating also in presence of contaminants, penetrating below the skin and detecting proof of life. The main objective of this work is the derivation of a model which represents as faithfully as possible the structure and operation of such an ultrasonic biometric fingerprint sensor. To achieve a model that reflects the overall impedance of the sensor, the shape of a resonator and the impedance of its components according to frequency will be studied. To predict the values of model components, curve fitting methods using fixed and variable ranges will be tested, as well as parameter optimizations with reduction of residues and state-of-the-art models of machine learning, in particular tree-based ones. This research work was carried out during an internship at Analog Devices. It was thanks to their training on sensors, software solutions, tools and evaluation boards and the follow-up received during the work that I was able to apply the knowledge acquired to this master’s thesis.