La huella dactilar se utiliza ampliamente en la identificación biométricos, debido a que permiten distinguir personas en forma robusta y por el bajo costo de la tecnología asociada a su captura. Es bien sabido que las huellas dactilares pueden clasificarse en cinco categorías principales: Arco, Arco de carpa, Lazo izquierdo, Lazo derecho, y Verticilo. El reconocimiento automático de las personas basado en las huellas dactilares requiere la comparación de una huella dactilar de entrada con un gran número de huellas dactilares en una base de datos. El agrupamiento de huellas según su clase permite reducir el tiempo de búsqueda en la base de datos, pues se realiza dicha búsqueda en grupos de huellas con menos muestras. Sin embargo, cuando se está en presencia de una base de datos enorme (por ejemplo, la base de datos del FBI contiene más de 70 millones de huellas dactilares), la clasificación de huellas es muy costosa en términos de memoria y tiempo. Por otro lado, las Redes Neuronales de Aprendizaje Extremo (ELM) están siendo ampliamente estudiadas debido a que tienen niveles de performance similares a los clasificadores tradicionales tales como las Redes de Retropropagación (MLP) y a las Máquinas de Soporte Vectorial (SVM), pero presentan un algoritmo de entrenamiento mucho más rápido. La presente charla muestra los primeros resultados científicos del proyecto Fondecyt Regular 2020 Very Large Finger Classification based on a Fast and Distributed Extreme Learning Machine Neural Network, el cual tiene como objetivo principal desarrollar un método de clasificación de huellas dactilares basado en una red ELM entrenada con millones de muestras. El método desarrollado permite entrenar un clasificador ELM con 18 millones de huellas en tiempos razonables y elevados niveles de performance.

El Dr. Marco Mora recibió el grado de Ingeniero en Electrónica y el grado de Magíster en Ingeniería Eléctrica en la Universidad de Concepción, Chile, en 1998 y 2004, respectivamente; y el grado de Doctor en Ciencias de la Computación del Instituto Nacional Politécnico de Toulouse (INPT), Universidad de Toulouse, Francia, en 2008. Actualmente es profesor del Departamento de las Ciencias de la Computación e Industria, Director del Laboratorio de Investigaciones Tecnológicas en Reconocimiento de Patrones LITRP, de la Universidad Católica del Maule, Chile, y Presidente de la Asociación Chilena de Reconocimiento de Patrones ACHIRP para el período 2021-2024. Sus intereses de investigación son el Procesamiento de Imágenes Digitales, Redes Neuronales, Biometría y aplicaciones del Reconocimiento de Patrones.