Скелетизация бинарных изображений и выделение особых точек для распознавания отпечатков пальцев
Автор: Гудков Владимир Юльевич, Клюев Даниил Александрович
Рубрика: Информатика и вычислительная техника
Статья в выпуске: 3 т.15, 2015 года.
Бесплатный доступ
Предлагается новый модифицированный алгоритм Розенфельда скелетизации бинарных изображений отпечатков пальцев. На основе скелета выделяют особые точки. Скелетизация и выделение особых точек являются основными процедурами при решении задачи верификации и идентификации отпечатков пальцев. Описанный алгоритм предполагает анализ окрестности информативных точек изображения и выполнение действий по результатам анализа. Подробный анализ окрестностей позволяет избавиться от шумов, которые содержаться в исходном изображении и могут быть интерпретированы как особые точки отпечатка. Рассматриваются преимущества нового метода скелетизации по сравнению с известными, описанными в работе. Метод реализован на языке C++, разработаны процедуры для визуализации финального состояния скелета, позволяющие контролировать качество его изготовления.
Скелетизация, особые точки, шаблоны скелетизации, отпечатки пальцев
Короткий адрес: https://sciup.org/147155046
IDR: 147155046 | УДК: 004.932.2 | DOI: 10.14529/ctcr150302
Skeletonization of binary images and finding of singular points for fingerprint recognition
The paper reviews a new modified Rosenfeld skeletonization algorithm of binary fingerprint images. Singular points are allocated on the basis of the skeleton. Skeletonization and allocation of singular points are the basic procedures for solving the problem of verification and fingerprint identification. The described algorithm analyzes the neighborhood of informative image points and performs actions based on analysis. A detailed analysis of neighborhoods facilitates to remove noises that are contained in the original image and can be recognized as singular points of the fingerprint. Advantages of the new method of skeletonization compared to the known described in this work are also examined. The method is implemented in C++. The procedures to visualize the final state of the skeleton are developed for monitoring the quality of its creation.
Список литературы Скелетизация бинарных изображений и выделение особых точек для распознавания отпечатков пальцев
- Maltoni D., Maio D., Jain A.K., Prabhakar S. Handbook of Fingerprint Recognition. New York, Springer-Verlag, 2003. 510 p.
- Hirzel J., Hartung D., Busch C. Fingerprint Recognition with Cellular Partitioning and Co-Sinusoidal Triplets. Biometrics and Electronic Signatures -BIOSIG, 2010, pp. 109-114.
- Asker M. Bazen. Fingerprint Identification -Feature Extraction, Matching, and Database Search. Univ. of Twente, Enschede, The Netherlands, 2002. 187 p.
- Wang W., Li J., Huang F., Feng H. Design and Implementation of Log-Gabor Filter in Fingerprint Image Enhancement. Pattern Recognition Letters, vol. 29, no. 3, pp. 301-308. DOI: DOI: 10.1016/j.patrec.2007.10.004
- Клубков И.М. Применение волнового алгоритма для нахождения скелета растрового изображения. Вестник Донского государственного технического университета. 2001. Т. 1, № 1 (7). С. 126-133.
- Гонсалес Р., Вудс Р. Цифровая обработка изображений. М.: Техносфера, 2005. 1072 с.
- Pfalz J.L., Rosenfeld A. Computer Representation of Planar Regions by their Skeletons. Communications of the Association for Computing Machinery, 1967, vol. 10, no. 2, pp. 119-125. DOI: DOI: 10.1145/363067.363120
