Feature engineering aplicado a un clasificador probabilístico en queiloscopia

Resumen

Objetivos: Diseñar y evaluar preliminarmente un proceso de feature engineering que integre tipo de patrón, localización espacial y conteo de surcos como vector de características para un clasificador probabilístico orientado a la identificación humana.

Metodología: Se realizó un estudio descriptivo, no experimental y transversal. El muestreo aleatorio simple de imágenes labiales, n=100 se determinó con un nivel de confianza del 95% y una precisión del 3%. Las unidades de análisis fueron la imagen labial completa. La captura de imágenes se realizó con una cámara réflex, se procesaron mediante Adobe Illustrator y se exportaron en .JPEG para aplicar una máscara de recorte (dividida en 24 celdas), y se utilizó una plantilla de codificación que consta de 12 columnas para el labio superior (S1 a S12) y 12 para el labio inferior (I1 a I12). Cada columna se subdivide en tres secciones (ej. s1, s2, s3), permitiendo la transcripción de tres patrones biométricos por celda de la máscara.

Resultados Esperados: Los descriptores obtenidos se etiquetan y segmentan. Luego, mediante técnicas de Feature Engineering serán codificados para generar un conjunto de características cuantificables que pueda ser procesado por un clasificador probabilístico que no solo sabrá qué patrón hay, sino también dónde está y cuántos surcos lo conforman. De esta forma, el modelo permitirá explorar la capacidad discriminante de los descriptores y estimar probabilidades de clasificación bajo condiciones controladas de validación interna. El desempeño será evaluado mediante validación cruzada, considerando exactitud, sensibilidad, especificidad, matriz de confusión y, en caso de verificación, curvas ROC/AUC y medidas de calibración probabilística.