Метод ускоренной идентификации отпечатков пальцев

Владимир Юльевич Гудков

Аннотация


В статье излагается метод ускоренной идентификации изображений отпечатков пальцев на основе шаблонов, которые формируются в результате автоматической обработки изображений. Метод опирается на свойства ближайших окрестностей контрольных точек в виде окончаний и разветвлений линий узоров пальцев и состоит из двух этапов. На первом этапе каждая контрольная точка запросного шаблона сравнивается с каждой контрольной точкой ссылочного шаблона из базы данных и оценивается степень похожести таких пар контрольных точек. Для ускорения вычислительных операций вводятся классы, которые позволяют быстро аккумулировать степень похожести контрольных точек из этих двух шаблонов в гистограмме. Оценивается качество такой гистограммы. Гистограммы строятся для всех ссылочных шаблонов из базы данных и одного запросного шаблона. На втором этапе на основе оценок гистограмм отбираются наиболее похожие шаблоны, число которых значительно меньше объема базы данных. Эти шаблоны сравниваются дополнительно с учетом консолидации контрольных точек и оценивается компактность расположения соответствующих пар контрольных точек из двух сравниваемых шаблонов. Значительное ускорение алгоритма идентификации достигается за счет отбрасывания непохожих пар контрольных точек на первом этапе и пар шаблонов с плохими оценками гистограмм на втором этапе. Приводятся результаты экспериментов, опубликованные в интернете.


Ключевые слова


отпечаток пальца; идентификация; контрольная точка; гистограмма

Полный текст:

PDF

Литература


Bolle R.M., Connel J.Y., Pankanti S., et al. Guide to Biometrics. New York, Springer-Verlag, 2004. 364 p. DOI: 10.1007/978-1-4757-4036-3.

Maltoni D., Maio D., Jain A.K., et al. Handbook of Fingerprint Recognition. London, Springer-Verlag, 2009. 494 p. DOI: 10.1007/978-1-84882-254-2.

ISO/IEC 19794-2:2011. Information technology – Biometric data interchange formats – Part 2: Finger minutiae data (accessed: 23.07.2020).

Bae G., Lee H., Hwang S.D., et al. Secure and Robust User Authentication Using Partial Fingerprint Matching. Proceedings of 2018 IEEE International Conference on Consumer Electronics, ICCE. 2018. P. 1–6. DOI: 10.1109/icce.2018.8326078.

Hidayat R., Souvanlit K., Bejo A. An Improvement of Minutiae-based Fingerprint Matching: Two Level of Scoring System. Proceedings of 2016 International Symposium on Electronics and Smart Devices, ISESD. 2016. P. 264–267. DOI: 10.1109/ISESD.2016.7886730.

Singh P., Kaur L. Fingerprint Feature Extraction Using Morphological Operations. Proceedings of 2015 International Conference on Advances in Computer Engineering and Applications. 2015. P. 764–767. DOI: 10.1109/ICACEA.2015.7164805.

Gudkov V.J. Methods for Mathematical Description and Identification of Fingerprints. Editor Arlazarov V.L., Emeljanov N.E. Image Processing and Data Analysis: Proceedings of ISA RSA. LIBROKOM. 2008. Vol. 38. P. 336–356. (in Russian)

Liao C.C., Chiu C.T. Fingerprint Recognition with Ridge Features and Minutiae on Distortion. Proceedings of 2016 IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing, ICASSP. 2016. P. 2109–2113. DOI: 10.1109/ICASSP.2016.7472049.

Barman S., Chattopadhyay S., Samanta D., et al. An Efficient Fingerprint Matching Approach Based on Minutiae to Minutiae Distance Using Indexing With Effectively Lower Time Complexity. Proceedings of 2014 International Conference on Information Technology. 2014. P. 179–183. DOI: 10.1109/ICIT.2014.46.

Tran M.H., Duong T.N., Nguyen D.M., et al. A Local Feature Vector for an Adaptive Hybrid Fingerprint Matcher. 2017 International Conference on Information and Communications, ICIC. 2017. P. 249–253. DOI: 10.1109/INFOC.2017.8001668.

Gudkov V.J. Ridge Counting Model Based on the Topology of a Fingerprint Image. Bulletin of Chelyabinsk State University. 2011. Vol. 13. P. 99–108. (in Russian)

Jiang X., Yau W.Y. Fingerprint Minutiae Matching Based on the Local and Global Structures. Proceedings of the 15th International Conference on Pattern Recognition, ICPR-2000. 2000. Vol. 2. P. 1038–1041. DOI: 10.1109/ICPR.2000.906252.

Feng Y., Feng J., Chen X., et al. A Novel Fingerprint Matching Scheme Based on Local Structure Compatibility. Proceedings of the 18th International Conference on Pattern Recognition, ICPR'06. 2006. P. 374–377. DOI: 10.1109/ICPR.2006.137.

Cao J., Feng J. A Robust Fingerprint Matching Algorithm Based on Compatibility of Star Structures. Proceedings of the Sixth International Symposium on Multispectral Image Processing and Pattern Recognition, MIPPR 2009. 2009. Vol. 7498. Remote Sensing and GIS Data Processing and Other Applications, 74983X. DOI: 10.1117/12.832357.

Ratha N.K., Pandit V.D., Bolle R.M., et al. Robust Fingerprints Authentication Using Local Structure Similarity. Workshop on Applications of Computer Vision. 2000. P. 29–34. DOI: 10.1109/WACV.2000.895399.

Chikkerur S., Cartwright A., Govindaraju V. K-plet and CBFS: A graph Based Fingerprint Representation. Proceedings of the International Conference on Biometrics, ICB 2006: Advances in Biometrics. 2006. P. 309–315. DOI: 10.1007/11608288_42.

Chen X., Wang L., Li M. An Efficient Graph-Based Algorithm for Fingerprint Representation and Matching. Proceedings of the 3-rd International Conference on Multimedia Technology, ICMT 2013. 2013. P. 1019–1029. DOI: 10.2991/icmt13.2013.125.

Leslie S., Sumathi C.P. A Robust Hierarchical Approach to Fingerprint Matching Based on Global and Local Structures. International Journal of Applied Engineering Research. 2018. Vol. 13, no. 7. P. 4730–4739.

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.

Zheng F., Yang C. Latent Fingerprint Match using Minutia Spherical Coordinate Code, International Conference on Biometrics, ICB 2015 (Phuket, Thailand, May, 19-22, 2015). 2015. P. 357–362. DOI: 10.1109/ICB.2015.7139061.

Tabassi E., Wilson C., Watson C. Fingerprint Image Quality. NIST Internal Report 7151, National Institute for Standards and Technology, 2004. URL: https://www.nist.gov/publications/fingerprint-image-qualitiy (accessed: 23.07.2020).

Gudkov V.J., Arkabaev D.I. Method for Comparing Fingerprints of Papillary Patterns. Patent RF, no. 2331108, G 06 K 9/62, 2008. Vol. 22. (in Russian)

Novikov F.A. Discrete Mathematics for Programmers: Textbook for Higher Schools. St. Petersburg, Piter, 2009. 384 p. (in Russian)

Warren H.S. Hacker’s Delight, 2nd ed., Addison-Wesley Professional, 2018. 512 p.

Dorizzi B., Cappelli R., Ferrara M., et al. Fingerprint and On-Line Signature Verification Competitions at ICB 2009. Proceedings of the International Conference on Biometrics, ICB 2009. 2009. P. 725–732. DOI: 10.1007/978-3-642-01793-3_74.

Gudkov V.J. Methods of the First and Second Processing of Fingerprint Images. Miass, Publishing of the Geotour, 2009. 237 p. (in Russian)

FVC – ongoing: on-line evaluation of fingerprint recognition algorithms. URL: https://biolab.csr.unibo.it/FVCOnGoing/UI/Form/Home.aspx (accessed: 23.07.2020).




DOI: http://dx.doi.org/10.14529/cmse210103