Верификация алгоритма построения поля потоков цифровых изображений отпечатков пальцев

Андрей Валерьевич Агафонов, Дарья Сергеевна Рожина

Аннотация


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.


Ключевые слова


биометрическая идентификация; поле потоков; распознавание образов; отпечатки пальцев; верификация

Полный текст:

PDF

Литература


Zadorozhnyj V.I. Finrerprint Identification. PC Magazine. 2004. no. 2. pp. 114–119. (in Russian)

Gasparyan A.V., Kirakosyan A.A. A System for Comparing Fingerprints Based on Local Characteristics. Vestnik RAU. Serija fiziko-matematicheskie i estestvennye nauki [Bulletin of RAU. Series: Physics and Mathematics Sciences]. 2006. vol. 3. pp. 85–91. (in Russian)

Gudkov V.Ju., Bojcov A.V. Enhancement of Fingerprint Images with the Gabor Filter. Vestnik Yuzho-Uralskogo gosudarstvennogo universiteta. Seriya "Matematicheskoe modelirovanie i programmirovanie" [Bulletin of South Ural State University. Series: Mathematical Modeling, Programming & Computer Software]. 2015. no. 2. vol. 15. pp. 128–132. (in Russian)

Saparudin M., Ghazali S. A Technique to Improve Ridge Flows of Fingerprint Orientation Fields Estimation. Telkonomika. 2016. vol. 14. no. 3. pp. 987–998. DOI: 10.12928/telkomnika.v14i2.3112.

Yi W., 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. pp. 183–190. DOI: 10.1049/iet-bmt.2016.0087.

Wieclaw L. Fingerprint Orientation Field Enhancement. Computer Recognition Systems 4. 2011. vol. 95. pp. 33–40. DOI: 10.1007/978-3-642-20320-6_4.

Orlov E.M. Sposob verifikacii i identifikacii otpechatkov papilljarnyh uzorov [Method for Verification and Identification Fingerprints]. Available at: http://www.findpatent.ru/patent/231/2310910.html (accessed 15.10.2017).

Gudkov V.Ju. Sposob kodirovanija otpechatka papilljarnogo uzora [Method for Encoding Fingerprints]. Available at: http://www.findpatent.ru/patent/241/ 2413300.html (accessed 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: Online Evaluation of Fingerprint Recognition Algorithms. Available at: https://biolab.csr.unibo.it/FvcOnGoing/UI/Form/ Home.aspx (accessed 12.11.2017).

NIST. Biometric Evaluations Homepage. Available at: https://www.nist.gov/itl/iad/image-group/resources/biometrics-evaluations (accessed 02.02.2018).

Biometrics Ideal Test. The First CCBR Competition on Fingerprint Recognition. Available at: http://biometrics.idealtest.org/2014/CCFP2014.jsp (accessed 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. 433 p.




DOI: http://dx.doi.org/10.14529/cmse180405