Помехоустойчивый алгоритм построения поля потоков изображений отпечатков пальцев

Андрей Валерьевич Агафонов, Дарья Сергеевна Рожина, Хадер Ибас АбдулВаххаб Ваххаб, Алаа Неамах Аль Анссари

Аннотация


Поле потоков отпечатков пальцев является одной из наиболее важных характеристик узора и оказывает большое влияние на всю процедуру дактилоскопической идентификации. Методы для построения поля потоков, основанные на градиенте, весьма популярны, однако, слишком чувствительны к различным шумам и дефектам, которые тем или иным образом проявляются на многих изображениях отпечатков. В данной статье предлагается новый метод построения поля потоков для цифровых изображений отпечатков пальцев. Он позволяет улучшить решение ряда ключевых задач обработки изображений. Среди таких задач прогноз направлений линий в области складок кожи, шрамов и других дефектов поверхности пальца. Метод опирается на такие подходы, как обработка изображения на субпиксельном уровне, на кластерный анализ поля градиентов изображения и заключатся в последовательном применении нескольких алгоритмов. Это интерполяция изображения и оценка значений градиента на нем, свертка поля градиента с заданным шаблоном для борьбы с шумами на субпиксельном уровне, выделение опорных областей на основе построения локальных оценок качества узора, прогнозирование поля направлений от опорных областей на всё изображение с адаптацией прогнозируемых значений под результаты измерений. Верификация результатов работы предлагаемого метода выполнена с помощью веб-фреймворка, созданного на базе Болонского университета в Италии. Новые результаты верификации сравниваются с результатами верификации предшествующего метода, развитого в данной статье, и с другими опубликованными алгоритмами на том же веб-фреймворке.

Ключевые слова


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

Полный текст:

PDF

Литература


Weixin B., Shifei D., Yu X. An Improved Fingerprint Orientation Field Extraction Method Based on Quality Grading Scheme. International Journal of Machine Learning and Cybernetics. 2018. vol. 9, no. 8. pp. 1249–1260. DOI: 10.1007/s13042-016-0627-7.

Gudkov V.Ju., Bojcov A.V. Enhancement of Fingerprint Images with the Gabor Filter. Bulletin of South Ural State University. Series: Mathematical Modeling, Programming & Computer Software. 2015. vol. 15, no. 1. 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.

Khachay M., Pasynkov M. Theoretical approach to developing efficient algorithms of fingerprint enhancement. Analysis of Images, Social Networks and Texts. Communications in Computer and Information Science (CCIS), Springer. 2015. vol. 542. pp. 83-95. DOI: 10.1007/978-3-319-26123-2_8.

Agafonov A.V., Rozhina D.S. Verification of the Algorithm for Estimating the Flow Chart of Fingerprint Images. Bulletin of South Ural State University. Series: Computational Mathematics and Computer Science. 2018. vol. 7, no. 4. pp. 67–82. (in Russian) DOI: 10.14529/cmse180405.

Biometric System Laboratory. FVC-Ongoing: On-line Evaluation of Fingerprint Recognition Algorithms. Available at: https://biolab.csr.unibo.it/FvcOnGoing/UI/Form/Home.aspx (accessed 20.03.2019).

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.

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.




DOI: http://dx.doi.org/10.14529/cmse190404