Система обробки відбитків пальців
Бічна панель сторінки статті
Основний зміст сторінки статті
Анотація
Досліджено особливості обробки зображень відбитків пальців (дактилоскопічних зображень). Наведено критерії вибору діапазонів дискретизації та квантування зображень. Вирішені питання зменшення розміру зображення відбитку пальця при збільшенні контрастності зображення. Зменшення обсягу зображення базується на використанні інтерполяції. Показано, що серед розглянутих методів інтерполяції - лінійної, білінійної та бікубічної - остання має найбільшу точність. Однак, при значенні роздільної здатності (dpi) менше 150 спостерігається наявність значної кількості артефактів на зображенні. Підвищення різкості можливо досягти в результаті застосування оператора Лапласа (обчислення Лапсасіану) та додавання результату до початкового зображення. Виконання цієї операції дозволяє отримати прийнятний баланс між швидкодією та обчислювальною складністю алгоритму розпізнавання відбитків пальців. Наведена технічна реалізація пристрою та ілюстрація його роботи.
Блок інформації про статтю
Ця робота ліцензується відповідно до Creative Commons Attribution 4.0 International License.
Автори, які публікуються у цьому журналі, погоджуються з наступними умовами:- Автори залишають за собою право на авторство своєї роботи та передають журналу право першої публікації цієї роботи на умовах ліцензії Creative Commons Attribution License, котра дозволяє іншим особам вільно розповсюджувати опубліковану роботу з обов'язковим посиланням на авторів оригінальної роботи та першу публікацію роботи у цьому журналі.
- Автори мають право укладати самостійні додаткові угоди щодо неексклюзивного розповсюдження роботи у тому вигляді, в якому вона була опублікована цим журналом (наприклад, розміщувати роботу в електронному сховищі установи або публікувати у складі монографії), за умови збереження посилання на першу публікацію роботи у цьому журналі.
- Політика журналу дозволяє і заохочує розміщення авторами в мережі Інтернет (наприклад, у сховищах установ або на особистих веб-сайтах) рукопису роботи, як до подання цього рукопису до редакції, так і під час його редакційного опрацювання, оскільки це сприяє виникненню продуктивної наукової дискусії та позитивно позначається на оперативності та динаміці цитування опублікованої роботи (див. The Effect of Open Access).
Посилання
Lepihova D. N., Gudkov V. Ju., Kirsanova A. A. "Obzor sovremennyh modelej predstavlenija daktiloskopicheskih izobrazhenij" Vestnik JuUrGU. Serija: Vychislitel'naja matematika i informatika. vol. 7, no. 1. pp. 40-59, 2018. DOI: https://doi.org/10.14529/cmse180104
Bolle R. M., Connel J. Y., Pankanti S., Ratha N. K., "Guide to biometrics", Springer-Verlag, New York, 2004, 368 pp. DOI: https://doi.org/10.1007/978-1-4757-4036-3
Roz'jasnennja schodo sistemi avtomatichnogo rozpіznavannja vіdbitkіv pal'tsіv. Gruden', 2020 URL: https://www.euam-ukraine.eu/ua/news/opinion/explanation-on-automated-fingerprints-identification-system/
N. M. Egli Anthonioz and C. Champod "Evidence evaluation in fingerprint comparison and automated fingerprint identification systems – modeling between finger variability" Forensic Science International vol. 235 pp. 86-101 2014. DOI: https://doi.org/10.1016/j.forsciint.2013.12.003
Kai Cao and Anil K. Jain "Learning fingerprint recognition: from minutiae to image" IEEE Transactions on Information Forensics and Security vol. 10 no. 1 pp. 104-117 2015. DOI: https://doi.org/10.1109/TIFS.2014.2363951
Yue Nan Li "Robust content fingerprinting algorithm based on sparse coding" IEEE Signal Processing Letters, vol. 22 no. 9 pp. 1254-1258, 2015. DOI: https://doi.org/10.1109/LSP.2015.2395726
A. Jain Y. Chen and S. Dass "Fingerprint quality indices for predicting authentication performance " in 5th International Conference on Audio- and Video-Based Biometric Person Authentication Rye Brook NY July 20-22 2005. DOI: https://doi.org/10.1007/11527923_17
S. J. Elliott and N. C. Sickler "An evalulation of fingeprint image quality across an elderly population vis-a-vis an 18-25-year-old population " paper presented at the International Carnahan Conference on Security Technology Las Palmas Gran Canaria October 12-14 2005. DOI: https://doi.org/10.1109/CCST.2005.1594817
D. Maltoni D. Maio A. Jain and S. Prabhakar Handbook of Fingerprint Recognition New York NY USA:Springer 2009. ISBN 978-1-84882-254-2
Maltoni D., Maio D., Jain A. K., Prabhakar S., Handbook of fingerprint recognition, Springer-Verlag, New York, 2009, 494 p. DOI: https://doi.org/10.1007/978-1-84882-254-2
Gonzalez R. C., Woods R. E. Digital image processing. 2006. 1072 p.
Cao K., Jain A. K. "Latent Orientation Field Estimation via Convolutional Neural Network". Proceedings of the 2015 International Conference on Biometrics ICB. Phuket, Thailand , May 2015. pp. 349–356. DOI: https://doi.org/10.1109/ICB.2015.7139060
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, pp. 1051–1057. DOI: https://doi.org/10.1109/TPAMI.2010.228
Choi H., Choi K., Kim J. "Fingerprint Matching Incorporating Ridge Features With Minutiae". IEEE Transactions on Information Forensics and Security. 2011. vol. 6, no. 2, pp. 338–345. DOI: https://doi.org/10.1109/TIFS.2010.2103940
Segundo M. P., Lemes R. "Pore-based Ridge Reconstruction for Fingerprint Recognition". In Proceedings of the 2015 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition Workshops (CVPRW 2015). 7-12 June 2015, Boston, Massachusetts, USA. 2015. pp. 128–133. DOI: https://doi.org/10.1109/CVPRW.2015.7301328
Bebis G., Deaconu T., Georgiopoulos M. "Fingerprint Identification Using Delaunay Triangulation". Proceedings of the International Conference on Information Intelligence and Systems (Bethesda, MD, USA, 31 Oct.–3 Nov., 1999). 1999. pp. 452–459. DOI: https://doi.org/10.1109/ICIIS.1999.810315
Tereschenko T. O., Jamnenko Ju. S. "Spektral'nі metodi obrobki bіotelemetrichnoї іnformatsії" Jelektronіka ta zv'jazok. vol. 21 no. 4. pp. 38, 2016. DOI: https://doi.org/10.20535/2312-1807.2016.21.4.81904
T. O. Tereschenko, Ju. S. Jamnenko, O. L. Mel'nichenko, M. V. Panchenko "Vejvlet-peretvorennja dlja fіl'tratsії zobrazhen' іz vіdeokamer sposterezhennja" Vchenі zapiski Tavrіjs'kogo natsіonal'nogo unіversitetu іmenі V. І. Vernads'kogo. Serіja : Tehnіchnі nauki. vol. 29(68), no. 3(2). pp. 14-18, 2018. URL http://www.tech.vernadskyjournals.in.ua/journals/2018/3_2018/part_2/5.pdf
Manhua Liu Xiaoying Chen and Xiaoduan Wang "Latent fingerprint enhancement via multi-scale patch based sparse representation" IEEE Transactions on Information Forensics and Security vol. 10 no. 1 pp. 6-15 2015. DOI: https://doi.org/10.1109/TIFS.2014.2360582
Bradford T. Ulery R. Austin Hicklin Maria Antonia Roberts and JoAnn Buscaglia "Changes in latent fingerprint examiners’ markup between analysis and comparison" Forensic Science International vol. 247 pp. 54-61 2015. DOI: https://doi.org/10.1016/j.forsciint.2014.11.021
Kwame Osei Boateng, Benjamin Weyori Asubam and David Sanka Laar "Improving the Effectiveness of the Median Filter" International Journal of Electronics and Communication Engineering. ISSN 0974-2166 vol. 5, no. 1, pp. 85-97, 2018. © International Research Publication House URL: http://www.irphouse.com
Liu Pengyu Ha Rui and Jia Kebin "Improved adaptive median filter and its’ application" Journal of Beijing University of Technology vol. 43 no. 4 pp. 581-586 2017. DOI: https://doi.org/10.11936/bjutxb2016060006
Hongming Zhang, Yongping Wang, and Chuang Peng "Ameliorated mean adaptive median filtering algorithm" E3S Web of Conferences 118, 02069 (2019), pp. 1-4 DOI: https://doi.org/10.1051/e3sconf/201911802069
Chen Xiao and Tang Shihua "Application of improved median filtering in the image denoising" Geospatial Information vol. 13, no. 6, pp. 77-78, 2015. Corpus ID: 123277359
Uğur Erkan, Dang Ngoc Hoang Thanh , Le Minh Hieu and Serdar Enginoğlu "An Iterative Mean Filter for Image Denoising" November 2019, IEEE Access 7:167847 - 167859 DOI: https://doi.org/10.1109/ACCESS.2019.2953924
Jacqueline A. Speir and Jack Hietpas "Frequency filtering to suppress background noise in fingerprint evidence: quantifying the fidelity of digitally enhanced fingerprint images" Forensic Science International vol. 242 no. 9 pp. 94-102 2014. DOI: https://doi.org/10.1016/j.forsciint.2014.06.026 Corpus ID: 64431
Solomon C. J., Breckon T. P. Fundamentals of Digital Image Processing: A Practical Approach with Examples in Matlab. Wiley-Blackwell, 2010. ISBN: 0470844736, DOI: https://doi.org/10.1002/9780470689776
Wilhelm Burger, Mark J. Burge. Digital Image Processing: An Algorithmic Approach Using Java Springer, 2007. ISBN 978-1-4471-6684-9
Arnol'd V.I. Lektsii ob uravnenijah s chastnymi proizvodnymi M.: MTsNMO. 2017. 182 p. ISBN 978-5-4439-3174-6
"Skaner otpechatkov pal'tsev: kak eto rabotajet? Kakoj luchshe - jemkostnyj, opticheskij ili ul'trazvukovoj?" URL https://ktc.ua/blog/skaner_vidbitkiv_palciv_yak_ce_pracyuye_yakij_krashhe__yemnisnij_optichnij_chi_ultrazvukovij_.htm
