Верификация алгоритма построения поля потоков цифровых изображений отпечатков пальцев
Автор: Агафонов Андрей Валерьевич, Рожина Дарья Сергеевна
Рубрика: Информатика, вычислительная техника и управление
Статья в выпуске: 4 т.7, 2018 года.
Бесплатный доступ
Построение полей потоков для цифровых изображений дактилоскопических узоров является важным шагом в процедурах идентификации и сравнения по отпечаткам пальцев. В частности, результаты построения поля потоков существенно влияют на фильтрацию таких признаков изображений, как минуции, петли, дельты и завитки. Кроме того, улучшение качества построения поля потоков может значительно снизить общую ошибку идентификации. В данной статье представлено описание разработанного алгоритма построения поля потоков цифровых изображений отпечатков пальцев. Предложенный алгоритм основан на улучшенном методе градиентов. Этот метод применяется в два прохода с различными размерами апертур и двумя видами сглаживания: общим и вдоль направления линий узора. Произведена оценка качества данного алгоритма с помощью веб-фреймворка, созданного на базе Болонского университета в Италии. Этот фреймворк организован с целью автоматической, удаленной оценки результатов работы различных режимов распознавания отпечатков пальцев, в том числе и распознавание поля потоков. Выполнены требования, предъявляемые данным фреймворком к структуре программы, входным и выходным данным. Рассмотрены и проанализированы результаты оценки работы алгоритма выбранным фреймворком. Выполнено сравнение оценки результатов алгоритма с исходным методом градиентов, а также с опубликованными в открытом доступе результатами других участников тестирования.
Биометрическая идентификация, поле потоков, распознавание образов, отпечатки пальцев, верификация
Короткий адрес: https://sciup.org/147233186
IDR: 147233186 | УДК: 004.932, | DOI: 10.14529/cmse180405
Verification of the algorithm for estimating the flow chart of fingerprint images
The construction of the flow chart for fingerprints digital images is an important step in biometric identification and comparison procedure. In particular, the results of building the flow chart significantly affect the filtering of such attributes of images as minutiae, loops, deltas and curls. In addition, improving the quality of the flow chart construction can significantly reduce the overall identification error. This article describes the developed algorithm for constructing the flow chart of fingerprints digital images. The proposed algorithm is based on an improved method of gradients. This method is applied in two stages with different sizes of aperture and two types of smoothing: common and along the direction of the pattern lines. The quality of this algorithm was evaluated using a web-framework created on the platform of the University of Bologna (Italy). This framework is created for automatic, remote evaluation of the results of different fingerprint recognition algorithms including the estimation of the flow chart. The requirements for the program structure, input and output data imposed by this framework were fulfilled. The outputs of the algorithm work evaluation by the selected framework are considered and analyzed. A comparison of the algorithm results evaluation with the original gradient method is made, as well as with the results of other test participants published in open access.
Список литературы Верификация алгоритма построения поля потоков цифровых изображений отпечатков пальцев
- Задорожный В.И. Идентификация по отпечаткам пальцев // PC Magazine. 2004. № 2. С. 114-119.
- Гаспарян А.В., Киракосян А.А. Система сравнения отпечатков пальцев по локальным признакам // Вестник РАУ. Серия физико-математические и естественные науки. 2006. № 3. С. 85-91.
- Гудков В.Ю., Бойцов А.В. Улучшение изображений отпечатков пальцев с помощью фильтра Габора // Вестник ЮУрГУ. Серия «Компьютерные технологии, управление, радиоэлектроника». 2015. Т. 15, № 2. С. 128-132.
- Saparudin M., Ghazali S. A Technique to Improve Ridge Flows of Fingerprint Orientation Fields Estimation // Telkonomika. 2016. Vol. 14. P. 987-998. DOI: 10.12928/telkomnika.v14i2.3112
- Wang Y., Jiankun H., Heiko S. A Gradient Based Weighted Averaging Method for Estimation of Fingerprint Orientation Fields // Digital Image Computing: Techniques and Applications. 2005. DOI: 10.1109/DICTA.2005.4
- Carsten G., Benjamin T., Stephan H. Perfect Fingerprint Orientation Fields by Locally Adaptive Global Models // IET Biometrics. 2017. Vol. 6, No. 3. P. 183-190.
- DOI: 10.1049/iet-bmt.2016.0087
- Wieclaw L. Fingerprint Orientation Field Enhancement // Computer Recognition Systems 4. 2011. Vol. 95. P. 33-40.
- DOI: 10.1007/978-3-642-20320-6_4
- Е.М. Орлов. Способ верификации и идентификации отпечатков папиллярных узоров. URL: http://www.findpatent.ru/patent/231/2310910.html (дата обращения 15.10.2017).
- Гудков В.Ю. Способ кодирования папиллярного узора. URL: http://www.findpatent.ru/patent/241/2413300.html. (дата обращения: 15.10.2017).
- Gonsalez. R., Woods E. Digital Image Processing. Prentice Hall. 2001. 794 p.
- Jane B. Digital Image Processing: Concepts, Algorithms and Scientific applications. Springer Verlag. 2005. 589 p.
- Biometric System Laboratory. FVC-onGoing: on-line evaluation of fingerprint recognition algorithms. URL: https://biolab.csr.unibo.it/FvcOnGoing/UI/Form/Home.aspx (дата обращения: 12.11.2017).
- NIST. Biometric Evaluations Homepage. URL: https://www.nist.gov/itl/iad/image-group/resources/biometrics-evaluations (дата обращения: 02.02.2018).
- Biometrics Ideal Test. The First CCBR Competition on Fingerprint Recognition. URL: http://biometrics.idealtest.org/2014/CCFP2014.jsp (дата обращения: 02.02.2018).
- Maltoni D., Maio D., Jain A.K. Handbook of Fingerprint Recognition. New York: Springer-Verlag. 2003. 348 p.
- DOI: 10.1007/978-1-84882-254-2
- Bazen A., Fingerprint Identification: Feature Extraction, Matching, and Database Search. The Netherlands: Univ. of Twente. 2002. 187 p.
- Rodgers D. Procedural Elements for Computer Graphics. WCB/McGraw-Hill Inc. 1989. pp. 54-63.
