Разработка системы идентификации личности по отпечаткам пальцев

А.Н. Аль-Анссари, Х.И. Ваххаб

Аннотация


Дактилоскопия (распознавание отпечатков пальцев) – наиболее разработанный на сегодняшний день биометрический метод идентификации личности. Катализатором развития метода послужило его широкое использование в криминалистике XX века. Каждый человек имеет уникальный папиллярный узор отпечатков пальцев, благодаря чему и возможна идентификация. Обычно алгоритмы используют характерные точки на отпечатках пальцев: окончание линии узора, разветвлении линии, одиночные точки. Дополнительно привлекается информация о морфологической структуре отпечатка пальца: относительное положение замкнутых линий папиллярного узора, «арочных» и спиральных линий. Особенности папиллярного узора преобразовываются в уникальный код, который сохраняет информативность изображения отпечатка. И именно «коды отпечатков пальцев» хранятся в базе данных, используемой для поиска и сравнения. На данный момент системы распознавания по отпечаткам пальцев занимают более половины биометрического рынка. Множество российских и зарубежных компаний занимаются производством систем управления доступом, основанных на методе дактилоскопической идентификации. По причине того, что это направление является одним из самых давнишних, оно получило наибольшее распространение и является на сегодняшний день самым разработанным. Сканеры отпечатков пальцев прошли действительно длинный путь к улучшению. Современные системы оснащены различными датчиками (температуры, силы нажатия и т. п.), которые повышают степень защиты от подделок. С каждым днем системы становятся все более удобными и компактными.

Ключевые слова


система идентификации; отпечатки пальцев; идентификация личности; сравнение отпечатков пальцев

Полный текст:

PDF (English)

Литература


Khushboo Khurana R.A. Techniques for Object Recognition in Images and Multi-Object Detection. Int. J. Adv. Res. Comput. Eng. Technol., 2013. vol. 2, no. 4. pp. 2278–1323.

Wahhab H.I., Alanssari A.N. Survey of Primary Methods of Fingerprint Feature Extraction. DOI: 10.14529/ctcr180117

Ramaswamy pp.G., Sreenivasarao V., Ravi pp.R.D. A Novel Approach for Human Identification through Fingerprints. Int. J., 2010, vol. 4, no. 3, pp. 35–42. DOI: 10.5120/808-1148

Gajare V., Patil S.V. A Novel Approach for Human Identification – Finger Vein Images. IJCSN Int. J. Comput. Sci. Netw., 2016, vol. 5, no. 1, pp. 2277–5420.

Sand M. Fingerprint Identification System Based On Neural Network. Int. J. Innov. Res. Sci. Eng. Technol., 2014, vol. 3, no. 4. pp. 350–355.

Yadav N., Kumar V. A Novel Approach Based on Fingerprint Identification and Face Recognition. Int. J. Adv. Res. Comput. Sci., 2016, vol. 7, no. 3, pp. 222–230.

Marák P., Hambalík A. Fingerprint Recognition System Using Artificial Neural Network as Feature Extractor: Design and Performance evaluation. Tatra Mt. Math. Publ., 2016, vol. 67, no. 1, pp. 117–134.

Basavaprasad B., Ravi M. A Study On The Importance Of Image Processing And Its Applications. IJRET Int. J. Res. Eng. Technol., 2014, vol. 3, no. 3, pp. 155–160.

Amzi Giftlin Lydial A., Annapoorani. G. A Novel Approach for Fingerprint Recognition. International Journal Of Advanced Research in Basic Engineering Sciences and Technology (IJARBEST), December 2015, vol. 1, iss. 9, pp. 1–4.

Venkatramaphanikumar S., Prasad V.K. A Novel Approach for Fingerprint Recognition with Dynamic Time Warping. J. Theor. Appl. Inf. Technol., 2015, vol. 74, no. 2, pp. 200–206.

Flusser J. et al. Recognition of Images Degraded by Gaussian Blur. IEEE Trans. Image Process., 2016, vol. 25, no. 2, pp. 790–806. DOI: 10.1109/tip.2015.2512108

Ramirez-Cortes J.M. et al. A Biometric System Based on Neural Networks and SVM Using Morphological Feature Extraction from Hand-Shape Images. Informatica, 2011, vol. 22, no. 2, pp. 225–240.

Kashyap K., Yadav M. Fingerprint Matching Using Neural Network Training. Int. J. Eng. Comput. Sci., 2013, vol. 2, no. 6, pp. 2041–2044.

Chen D., Odobez J.M., Bourlard H. Text Detection and Recognition in Images and Video Frames. Pattern Recognit., 2004, vol. 37, no. 3, pp. 595–608. DOI: 10.1016/j.patcog.2003.06.001

Jain A.K., Ross A., Prabhakar S. An Introduction to Biometric Recognition. IEEE Trans. Circuits Syst. Video Technol., 2004, vol. 14, no. 1, pp. 4–20. DOI: 10.1109/tcsvt.2003.818349

Pirale D., Nirgude M. Biometric Techniques Using Neural Networks. Int. J. Adv. Res. Comput. Commun. Eng., 2016, vol. 5, no. 4.

Kalunga J., Tembo S. Development of Fingerprint Biometrics Verification and Vetting Management System. Am. J. Bioinforma. Res., 2016, vol. 6, no. 3, pp. 99–112.

Stigler S.M. Galton and Identification by Fingerprints. Genetics, 1995, vol. 140, no. 3, pp. 857–860.

K M.M., S S.M.B. Object Recognition in Images. Information Science (ICIS), International Conference on. Kochi, India: IEEE, 2016. pp. 10–12.

Abiyev R.H., Altunkaya K. Neural Network Based Biometric Personal Identification. Frontiers in the Convergence of Bioscience and Information Technologies, 2007. FBIT 2007. Jeju City, South Korea: IEEE, 2007, pp. 682–687. DOI: 10.1109/fbit.2007.24

Hong L., Jain A. Integrating Faces and Fingerprints for Personal Identification. IEEE Trans. Pattern Anal. Mach. Intell., 1998, vol. 20, no. 12, pp. 1295–1307.

Jain A.K. et al. An Identity-Authentication System Using Fingerprints. Proc. IEEE, 1997, vol. 85, no. 9, pp. 1365–1388.

Ahmad Radzi S., Khalil-Hani M., Bakhteri R. Finger-Vein Biometric Identification Using Convolutional Neural Network. Turkish J. Electr. Eng. Comput. Sci., 2016, vol. 24, pp. 1863–1878. DOI: 10.3906/elk-1311-43

Wayman J. et al. An Introduction to Biometric Authentication Systems. Biometric Syst., 2005, pp. 1–20. DOI: 10.1007/1-84628-064-8_1

Shih F.Y. Image Processing and Pattern Recognition. Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. Hoboken, New Jersey: John Wiley & Sons, Inc., 2010. 537 p.




DOI: http://dx.doi.org/10.14529/ctcr180303

Ссылки

  • На текущий момент ссылки отсутствуют.