Перейти до вмісту
Мікросистеми, Електроніка та Акустика
ISSN 2523-4447 · e‑ISSN 2523-4455 Відкритий доступ · CC BY-SA 4.0
Т. 26 · № 2 · 2021 сер 31, 2021 Електронні системи та сигнали

Система обробки відбитків пальців

ВЖ
Вадим Денисович Желудков Відповідальний Національний технічний університет України "Київський політехнічний інститут імені Ігоря Сікорського",National Technical University of Ukraine “Igor Sikorsky Kyiv Polytechnic Institute” Україна
ТТ
Тетяна Олександрівна Терещенко Національний технічний університет України "Київський політехнічний інститут імені Ігоря Сікорського",National Technical University of Ukraine “Igor Sikorsky Kyiv Polytechnic Institute” Україна
ЮЯ
Юлія Сергіївна Ямненко Національний технічний університет України "Київський політехнічний інститут імені Ігоря Сікорського",National Technical University of Ukraine “Igor Sikorsky Kyiv Polytechnic Institute” ,National Technical University of Ukraine “Igor Sikorsky Kyiv Polytechnic Institute” Україна
Сторінки236123-1 - 236123-7 Опублікованосер 31, 2021
PDF
ТОМ 26 · № 2 · 2021 Переглянути випуск

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.

Ключові слова

#зображення відбитків пальців #інтерполяція #оператор Лапласа

Посилання

  1. 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
  2. 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
  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/
  4. 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
  5. 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
  6. 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
  7. 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
  8. 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
  9. 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
  10. 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
  11. Gonzalez R. C., Woods R. E. Digital image processing. 2006. 1072 p.
  12. 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
  13. 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
  14. 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
  15. 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
  16. 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
  17. 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
  18. 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
  19. 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
  20. 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
  21. 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
  22. 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
  23. 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
  24. 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
  25. 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
  26. 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
  27. 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
  28. Wilhelm Burger, Mark J. Burge. Digital Image Processing: An Algorithmic Approach Using Java Springer, 2007. ISBN 978-1-4471-6684-9
  29. Arnol'd V.I. Lektsii ob uravnenijah s chastnymi proizvodnymi M.: MTsNMO. 2017. 182 p. ISBN 978-5-4439-3174-6
  30. "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
§ 06 — Пов'язані

Схожі статті в цьому журналі

Пов'язані рецензовані дослідження, опубліковані в цьому журналі.
Усі випуски

Квазістатична ідентифікація структури затінення сонячних панелей за методом векторів кардинальних чисел

PhD, доц. Олена Олегівна Абакумова, д-р техн. наук, проф. Валерій Якович Жуйков, Микола О. Лук'янов

У статті розглянуто проблему ідентифікації структури затінення сонячних панелей. Актуальність дослідження зумовлена необхідністю швидкої та адекватної реконфігурації…

#Сонячні панелі #Фотоелектрична поверхня #Моделювання структури тіней #Квазістатична ідентифікація
с. 362283.1-362283.7
10.20535/2523-4455.mea.362283

Комплексний метод виділення неінвазивного сигналу фетальної електрокардіограми та класифікації серцевих аритмій

Дмитро А. Шевчук, канд. техн. наук, доц. Наталія Георгіївна Іванушкіна

Стаття присвячена розробці комплексного методу виділення фетального електрокардіосигналу (ФЕКГ) з неінвазивних абдомінальних записів та подальшої автоматизованої…

#абдомінальні електрокардіограми #фетальна електрокардіограма #аритмія #сліпе розділення джерел
с. 356487.1-356487.11
10.20535/2523-4455.mea.356487

Імітаційне моделювання фільтро-компенсаційного перетворювача для трифазної трипровідної мережі

Іван Андрійович Вакуленко, канд. техн. наук, доц. Дмитро Анатолійович Миколаєць, канд. техн. наук, доц. Катерина Сергіївна Клен

У цій статті розглядається критична проблема погіршення якості електроенергії в сучасних енергосистемах, спричинена поширенням нелінійних навантажень. Такі навантаження…

#фільтр-компенсаційний перетворювач #трифазна трипровідна мережа #якість електроенергії #повне гармонійне спотворення
с. 361138.1-361138.6
10.20535/2523-4455.mea.361138

Статті цього автора (цих авторів), які найбільше читають

Схожі статті

Ви також можете розпочати розширений пошук схожих статей для цієї статті.