Обзор современных моделей представления дактилоскопических изображений

Автор: Лепихова Дарья Николаевна, Гудков Владимир Юльевич, Кирсанова Александра Александровна

Журнал: Вестник Южно-Уральского государственного университета. Серия: Вычислительная математика и информатика @vestnik-susu-cmi

Рубрика: Информатика, вычислительная техника и управление

Статья в выпуске: 1 т.7, 2018 года.

Бесплатный доступ

Идентификация человека по отпечаткам пальцев сегодня является наиболее распространенным методом биометрической идентификации. В статье приводится обзор современных моделей компьютерного представления изображений отпечатков пальцев и методов сравнения отпечатков на базе этих моделей. Рассматриваются представления отпечатка в виде множества частных признаков, множества общих признаков, множества папиллярных линий, а также в виде топологического объекта, содержащего комбинацию признаков. Сформулированы основные преимущества и недостатки этих представлений. Предлагается классификация моделей представления дактилоскопических изображений по степени полноты их описания. Каждый уровень предложенной модели описывает изображение с помощью какой-либо его характеристики (частные признаки, общие признаки, расположение и плотность папиллярных линий, поле направлений) либо в виде некоторого топологического объекта на более высоком уровне. При этом модель каждого уровня может использоваться как в виде самостоятельного представления, так и в комбинации с моделями других уровней, расширяя и дополняя описание изображения. Обзор моделей и методов идентификации опирается на широкий круг патентных материалов, научных статей, свидетельств о регистрации программ за последние несколько лет, что подтверждает актуальность проблемы и проведенного исследования.

Еще

Биометрическая идентификация, отпечаток пальца, шаблон отпечатка пальца

Короткий адрес: https://sciup.org/147160638

IDR: 147160638   |   DOI: 10.14529/cmse180104

Список литературы Обзор современных моделей представления дактилоскопических изображений

  • Аркабаев Д.И., Гудков В.Ю. Пат. 2444058, МПК G 06 K 9/52 Способ гребневого счета на основе топологии дактилоскопического узора. № 2010110115/08, заявл 17.03.2010; опубл. 27.02.2012; Бюл. № 6. 9 с.
  • Арутюнян А.Р., Ушмаев О.С. Влияние деформаций на качество биометрической идентификации по отпечаткам пальцев//Информатика и ее применения, 2009. Т. 3. Вып. 4. С. 12-21.
  • Гонсалес Р., Вудс Р. Цифровая обработка изображений. Пер. с англ. М.: Техносфера, 2006. 1072 c.
  • Гордеева (Лепихова) Д.Н., Гудков В.Ю. Распознавание дактилоскопических изображений//Вестник МГТУ. Серия: Приборостроение. Специальный выпуск «Биотехнологии», 2011. С. 47-58.
  • ГОСТ Р ИСО/МЭК 19794-2-2013 Информационные технологии (ИТ). Биометрия. Форматы обмена биометрическими данными. Часть 2. Данные изображения отпечатка пальца -контрольные точки. Издание официальное. М.: Стандартинформ, 2015. 94 с.
  • Гудков В.Ю. Методы первой и второй обработки дактилоскопических изображений. Миасс: Геотур, 2009. 237 с.
  • Гудков В.Ю. Модель гребневого счета на основе топологии дактилоскопического изображения//Вестник ЧелГУ, 2011. Вып. 13. C. 99-108.
  • Гудков В.Ю. Способ математического описания и идентификации отпечатков пальцев/под ред. член-корр. РАН В.Л. Арлазарова и д.т.н. проф. Н.Е. Емельянова//Обработка изображений и анализ данных: Труды ИСА РАН. М.: ЛИБРОКОМ, 2008. Т. 38. С. 336-356.
  • Гудков В.Ю., Лепихова Д.Н. Влияние ложных признаков на качество сравнения дактилоскопических изображений//23 Международная конференция по компьютерной графике и зрению ГрафиКон’2013: Труды конференции. Владивосток, 16-20 сентября, 2013. С. 314-315.
  • Самищенко С.С. Атлас необычных папиллярных узоров. Москва: Юриспруденция, 2001. 320 с.
  • Свидетельство о госрегистрации программы для ЭВМ 2017617796. Рос. Федерация. Автоматизированная дактилоскопическая идентификационная система AFIS Enterprise Edition, версия 9.0 -АДИС Сонда 9.0 Е/Боков А.С., Чиркин Д.М., Гудков В.Ю., Аркабаев Д.И., Козлов С.М., Мосунов А.С., Гарифуллин О.Ф., Пислегин А.В., Пислегин С.А.; правообладатель ООО «Сонда Про». № 2017611004; заявл. 08.02.2017; зарегистр. 12.07.2017; опубл. 12.07.2017. 1 с.
  • Ушмаев О.C, Арутюнян А.P. Метод оценки качества биометрической идентификации в операционных условиях на примере дактилоскопической идентификации//19 Международная конференция по компьютерной графике и зрению ГрафиКон’2009: Труды конференции (Москва, МГУ им. М.В. Ломоносова, 5-9 октября 2009 г.). М.: МАКС ПРЕСС, 2009. С. 232-235.
  • Эджубов Л.Г., Карпухина Е.С., Мяснянкина В.Н. и др. Банк данных детального описания папиллярных узоров/под ред. Л.Г. Эджубова//сб. науч. ст. М.: ИЦ МВД РФ, 2002. С. 304-311.
  • Эджубов Л.Г., Литинский С.А. А.с. 138095 СССР, МКИ G 06 K 9/00 Способ автоматического сравнительного исследования дактилоскопических отпечатков/№ 701272/31; заявл. 17.01.59; опубл. 18.09.61. Бюл. № 9. 9 с.
  • Bebis G., Deaconu T., Georgiopoulos M. Fingerprint Identification Using Delaunay Triangulation//International Conference on Information Intelligence and Systems (Bethesda, MD, USA, 31 Oct.-3 Nov., 1999). P. 452-459 DOI: 10.1109/ICIIS.1999.810315
  • Bolle R.M., Connel J.Y., Pankanti S., et al. Guide to biometrics. New York: Springer-Verlag, 2004. 368 p.
  • Cao K., Jain A.K. Latent Orientation Field Estimation via Convolutional Neural Network//2015 International Conference on Biometrics ICB (Phuket, Thailand, May, 2015). P. 349-356 DOI: 10.1109/ICB.2015.7139060
  • Capelli R., Ferrara M., Maltoni D. Fingerprint Indexing Based on Minutia Cylinder-Code//IEEE transactions on pattern analysis and machine intelligence. 2011. Vol. 33, No. 5. P. 1051-1057 DOI: 10.1109/TPAMI.2010.228
  • Chandrasekaran A., Thuraisingham B. Fingerprint Matching Algorithm Based on Tree Comparison Using Ratios of Relational Distances//Proceedings of the The Second International Conference on Availability, Reliability and Security ARES’07 (Vienna, Austria, 10-13 April, 2007). P. 273-280 DOI: 10.1109/ARES.2007.90
  • Choi H., Choi K., Kim J. Fingerprint Matching Incorporating Ridge Features With Minutiae//IEEE Transactions on Information Forensics and Security, 2011. Vol. 6, No. 2. P. 338-345 DOI: 10.1109/TIFS.2010.2103940
  • Dorizzi B., Cappelli R., Ferrara M., et al. Fingerprint and On-Line Signature Verification Competitions at ICB 2009//International Conference on Biometrics ICB 2009 (Alghero, Italy, 2-5 June, 2009). P. 725-732 DOI: 10.1007/978-3-642-01793-3_74
  • Fang G., Srihari S.N., Srinivasan H. et al. Use of Ridge Points in Partial Fingerprint Matching//Biometric Technology for Human Identification IV. 2007. P. 65390D1-65390D9 DOI: 10.1117/12.718941
  • Feng J., Zhou J. A Performance Evaluation of Fingerprint Minutia Descriptors//International Conference on Hand-Based Biometrics ICHB (Hong Kong, China, 17-18 Nov., 2011). 2011 DOI: 10.1109/ICHB.2011.6094350
  • Jain A.K., Cao K. Fingerprint Image Analysis: Role of Orientation Path and Ridge Structure Dictionaries//Geometry Driven Statistics, 2015. P. 288-310 DOI: 10.1002/9781118866641
  • Jiang X., Yau W.Y. Fingerprint Minutiae Matching Based on the Local and Global Structures//Proceedings 15th International Conference on Pattern Recognition ICPR 2000 (Barcelona, Spain, 3-7 Sept., 2000). 2000. P. 1038-1041 DOI: 10.1109/ICPR.2000.906252
  • J´unior P., de Nazare-Junior A., Menotti D. A Complete System for Fingerprint Authentication Using Delaunay Triangulation//Re-conhecimento de Padroes, DECOM-UFOP, 2010. P. 1-7.
  • Maltoni D., Maio D., Jain A.K., et al. Handbook of Fingerprint Recognition. London: Springer-Verlag, 2009. 496 p DOI: 10.1007/978-1-84882-254-2
  • Medina-Perez M.A., Garcia-Borroto M., Gutierrez-Rodriguez A.E., et al. Improving Fingerprint Verification Using Minutiae Triplets//Sensors, 2012. Vol. 12. P. 3418-3437 DOI: 10.3390/s120303418
  • Segundo M.P., Lemes R. Pore-based Ridge Reconstruction for Fingerprint Recognition//2015 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition Workshops (CVPRW 2015) (Boston, Massachusetts, USA, 7-12 June, 2015). 2015. P. 128-133 DOI: 10.1109/CVPRW.2015.7301328
  • Sha L., Zhao F., Tang X. Minutiae-Based Fingerprint Matching Using Subset Combination//In Proceedengs 18th International Conference on Pattern Recognition ICPR 2006 (Hong Kong, 20-24 Aug., 2006). 2006. P. 566-569 DOI: 10.1109/ICPR.2006.802
  • Sherlock B., Monro D. A Model for Interpreting Fingerprint Topology//Pattern Recognition, 1993. Vol. 26, No. 7. P. 1047-1055 DOI: 10.1016/0031-3203(93)90006-I
  • Sparrow M.K., Sparrow P.J. A Topological Approach to the Matching of Single Fingerprints: Development of Algorithms for Use on Latent Finger Marks//US dep. comer. nat. bur. stand. spec. pub. 1985. № 500-126. 61 p.
  • The NSTC Subcommittee on Biometrics. Fingerprint Recognition. URL: https://www.fbi.gov/file-repository/about-us-cjis-fingerprints_biometrics -biometric-center-of-excellences-fingerprint-recognition.pdf (дата обращения: 16.10.2017).
  • Uz T., Bebis G., Erol A., et al. Minutiae Based Template Synthesis and Matching for Fingerprint Authentication//First IEEE International Conference on Biometrics: Theory, Applications, and Systems BTAS 2007 (Crystal City, VA, USA, 27-29 Sept., 2007). 2007. P. 1-8 DOI: 10.1109/BTAS.2007.4401958
  • Vidyadevi G. Biradar, Sarojadevi H. Fingerprint Ridge Orientation Extraction: A Review of State of the Art Techniques//International Journal of Computer Applications, 2014. Vol. 91, No. 3. P. 8-13 DOI: 10.5120/15859-4773
  • Wang J., Zhen Ping Lo P., inventors; Morphotrack LLC, assignee. Minutiae Grouping for Distorted Fingerprint Matching. US Patent Application Publication 2017/0140193 A1, May 18, 2017.
  • Wang L., Bhalera A., Wilson R., inventors; Warwick Warp Ltd, assignee. Fingerprint Matching Method and Apparatus. US Grant 8588484B2. Nov. 19, 2013.
  • Zhen Ping Lo P., Chen H., inventors; Morphotrack LLC, assignee. Feature-Based Matcher for Distorted Fingerprint Matching. US Patent Application Publication 2017/0140192 A1, May 18, 2017.
  • Zheng F., Yang C. Latent Fingerprint Match using Minutia Spherical Coordinate Code//International Conference on Biometrics ICB 2015 (Phuket, Thailand, 19-22 May, 2015). 2015. P. 357-362 DOI: 10.1109/ICB.2015.7139061
  • Zhou J., Gu J. A Model-based Method for the Computation of Fingerprints’ Orientation Field//IEEE Transactions on Image Processing, 2004. Vol. 13, No. 6. P. 821-835 DOI: 10.1109/TIP.2003.822608
  • Zhu H., Zhen Ping Lo P., Chen H., inventors; Morphotrack LLC., assignee. Fingerprint Matching Using Virtual Minutiae. US Patent Application Publication 2017/0140207 A1, Apr. 18, 2017.
Еще
Статья научная