Помощь в учёбе, очень быстро...
Работаем вместе до победы

Информационные технологии анализа и синтеза деформаций дактилоскопических изображений

Диссертация: Информационные технологии анализа и синтеза деформаций дактилоскопических изображений
ДиссертацияПомощь в написанииУзнать стоимостьмоей работы

Разработана технология синтеза «недеформированного» шаблона отпечатка пальца для внедрения в системы дактилоскопической идентификации и верификации личности. Полученная технология позволяет устранять часть искажений, вызванных упругими деформациями, на этапе регистрации и сканирования отпечатков пальцев, что приводит к увеличению точности идентификации. Наиболее важными применениями моделей… Читать ещё >

Содержание

  • Глава 1. Анализ проблематики
    • 1. 1. Автоматическая дактилоскопическая идентификация
      • 1. 1. 1. Обзор методов дактилоскопической идентификации
      • 1. 1. 2. Критерии точности дактилоскопической идентификации
      • 1. 1. 3. Искажающие факторы
      • 1. 1. 4. Деформации отпечатков пальцев
    • 1. 2. Обзор существующих способов моделирования, учета деформаций отпечатков пальцев
      • 1. 2. 1. Модель тонкой металлической пластины и её варианты
      • 1. 2. 2. Глобальная модель деформаций
      • 1. 2. 3. Упругие модели
    • 1. 3. План исследования
  • Выводы из первой главы
  • Глава 2. Математическая модель процесса деформаций отпечатков пальцев
    • 2. 1. Уравнения деформаций
    • 2. 2. Решение уравнений деформации изображений отпечатков пальцев
      • 2. 2. 1. Метод решения уравнений деформации
      • 2. 2. 2. Алгоритм вычисления деформации изображений отпечатков пальцев
      • 2. 2. 3. Вычислительная схема алгоритма решения уравнений деформации
      • 2. 2. 4. Примеры решения уравнений деформации
    • 2. 3. Критерии точности моделирования деформаций
      • 2. 3. 1. Статистические критерии идентичности отпечатков пальцев
      • 2. 3. 2. Проблема выбора нормализующих поправок
      • 2. 3. 3. Точность вычисления деформаций
  • Выводы из второй главы
  • Глава 3. Синтез деформаций отпечатков пальцев
    • 3. 1. Главные компоненты деформаций
    • 3. 2. Линейная модель деформаций
    • 3. 3. Точность линейной модели деформаций
      • 3. 3. 1. Разница линейной и эластичной модели деформаций
      • 3. 3. 2. Точность приближения линейной модели деформаций
    • 3. 4. Статистические свойства деформаций на различных массивах отпечатков пальцев
  • Выводы из третьей главы
  • Глава 4. Учет деформаций в задачах дактилоскопической идентификации
    • 4. 1. Программное обеспечение анализа деформаций отпечатков пальцев
    • 4. 2. Технология синтеза искусственных
  • приложений отпечатка пальца
    • 4. 2. 1. Модель эксплуатационных условий
    • 4. 2. 2. Оценка силы естественных деформаций
    • 4. 2. 3. Эксперименты с синтезом искусственных деформаций
    • 4. 3. Синтез «недеформированного» отпечатка пальцев
    • 4. 3. 1. Методы априорного вычисления деформации
    • 4. 3. 2. Эксперименты
  • Выводы из четвертой главы

Информационные технологии анализа и синтеза деформаций дактилоскопических изображений (реферат, курсовая, диплом, контрольная)

Актуальность работы. В настоящее время биометрические (использующие физические и поведенческие характеристики человека) технологии идентификации личности и системы на их основе получили широкое распространение в различных областях: от допуска в помещения до электронной коммерции и государственных систем различного назначения.

Наиболее распространенным методом биометрической идентификации является идентификация по отпечаткам пальцев. Несмотря на многочисленные исследования в области дактилоскопии, проводимыми такими учеными как В. Ю. Гудков, С. О. Новиков, О. В. Черномордик, А. Bazen, R. Cappelli, S. Dass, M. Eleccion, A. Erol, S. Gerez, U. Halici, A.K. Jain, M. Kucken, D. Maio, D. Maltoni, D. Monro, S. Pankanti, S. Prabhakar, N. Ratha, A. Ross, B. Sherlock, C. Soutar, M. Trauring, P. Vizcaya, J. Wegstein и др., точность дактилоскопической идентификации не достигла своего потенциала. Основной причиной является сложность моделирования, учета и компенсации многочисленных искажающих факторов, среди которых следует выделить шумы, малые области пересечения предъявляемых к сравнению отпечатков пальцев, эластичные деформации. Деформации являются одним из самых сильных и наименее изученных факторов. В этой связи тематика, связанная с исследованием деформаций отпечатков пальцев является актуальной.

Наиболее важными применениями моделей деформаций отпечатков пальцев являются: (1) синтез искусственных приложений пальца для имитации технологических испытаний в системах гражданской идентификации- (2) априорное устранение деформации за счет вычисления «недеформированного» состояния отпечатка пальца по множеству приложений на этапе регистрации.

Целью исследования является разработка методов и алгоритмов моделирования деформаций отпечатков пальцев и их применение в задачах дактилоскопической идентификации.

Для достижения поставленной цели необходимо решение следующих задач:

1. Разработка математической модели процесса деформации отпечатка пальца.

2. Разработка методов анализа деформаций дактилоскопических изображений.

3. Статистический анализ характера и структуры деформаций.

4. Разработка методов синтеза деформаций дактилоскопических изображений.

5. Разработка алгоритма моделирования деформации отпечатка пальца.

6. Разработка алгоритма априорного учета деформации отпечатка пальца. Методы исследования. В работе использованы современные методы обработки изображений и распознавания образов, теории вероятностей и математической статистики, теории упругости, методы программирования и моделирования на ЭВМ.

На защиту выносятся следующие результаты:

1. Модель деформаций изображений отпечатков пальцев.

2. Метод вычисления деформаций изображений отпечатков пальцев.

3. Система количественных признаков структуры деформаций.

4. Методы анализа и синтеза деформаций на основе разложения по базисным деформациям.

5. Информационная технология синтеза искусственных деформаций.

6. Информационная технология априорного учета деформаций отпечатков пальцев.

Научная новизна работы состоит в разработке методов, алгоритмов и способов применения моделирования деформаций изображений отпечатков пальцев.

Практическая ценность работы заключается в применении разработанных методов, алгоритмов и информационных технологий в дактилоскопических идентификационных системах.

Реализация результатов работы. Результаты диссертации реализованы в Программе фундаментальных исследований ОНИТ РАН (проект 1.5), Проектах РФФИ (№ 07−07−31), в работах НОЦ ИЛИ РАНВМК МГУ «Биометрическая информатика», в продуктах компании «Биолинк Солюшенс».

Апробация работы. Материалы диссертации излагались в тематическом «биометрическом» выпуске журнала «Информатика и ее применения» (2010, вып.1), и на следующих научно-технических конференциях: Графикон-2009 (Москва, 2009 г.), «Распознавание-2010» (Курск, 2010 г.), «Кибернетика и высокие технологии XXI века» (Воронеж, 2010 г.), Школа молодых ученых ИБРАЭ РАН (г. Москва).

Публикации. Материалы диссертации содержатся в отчетах ИЛИ РАН, использованы в работах по грантам РФФИ 07−07−31, отчетах по проектам ОНИТ РАН, в тематических выпусках журнала «Информатика и ее применения» (№ 1, 2010). В открытой печати по теме диссертации опубликовано 6 работ, из них в изданиях, входящих в Перечень ВАК, 2 работы.

Выводы из четвертой главы.

Разработано программное обеспечение анализа деформаций отпечатков пальцев, реализующее основные методы и алгоритмы глав 3 и глав 3. Разработана информационная технология синтеза искусственных деформаций отпечатков пальцев. На основе этой технологии разработана методика оценки чувствительности алгоритма распознавания отпечатков пальцев к силе деформаций. Разработана информационная технология синтеза «недеформированного отпечатка» пальцев, которая позволяет повысить точность идентификации за счет априорного подавления деформации на этапе создания шаблона. По точности идентификации априорное усреднение изображение относительно упругих деформаций практически эквивалентно апостериорному учету деформаций. Для технологии Biolink MST наблюдается практически двухкратное уменьшение ошибки первого рода.

Заключение

.

В диссертации решена научно-техническая задача разработки информационных технологий моделирования, анализа и синтеза деформаций изображений отпечатков пальцев. В качестве основных результатов работы следует отметить следующие:

1. Предложена модель упругих деформаций отпечатков пальцев, основанная на представлении отпечатка как анизотропного эластичного материала с учетом неоднородности механических свойств отпечатка пальца в зависимости проекции локального направления деформаций на локальное направление потока папиллярных линий.

2. Разработаны приближенные методы и алгоритмы вычисления деформаций отпечатков пальцев, основанные на решение уравнений упругих деформаций с учетом механических свойств отпечатков пальцев. Результатом является информационная технология вычисления деформаций, которая позволяет значительно увеличить точность идентификации по отпечаткам пальцев.

3. Разработана линейная модель деформации, основанная на разложении деформаций по главным компонентам прилагаемого усилия (деформационные сдвиги и повороты). Полученная линейная модель при увеличении числа используемых главных компонентов деформаций становится эквивалентной упругой модели п. 2.

4. Разработана система количественных признаков, характеризующая структуру деформаций, на основе разложения деформаций по главным компонентам. Проведен статистический и качественный анализ структуры деформаций отпечатков пальцев для различных баз отпечатков пальцев. Установлено, что естественные деформации обладают схожей структурой, которая не зависит от модели и типа сканера. В тоже время деформации в синтетических базах значительно отличаются от естественных по своим статистическим свойствам.

5. Разработана технология синтеза искусственных деформаций со статистическими свойствами естественных деформаций.

6. Разработана технология синтеза «недеформированного» шаблона отпечатка пальца для внедрения в системы дактилоскопической идентификации и верификации личности. Полученная технология позволяет устранять часть искажений, вызванных упругими деформациями, на этапе регистрации и сканирования отпечатков пальцев, что приводит к увеличению точности идентификации.

Показать весь текст

Список литературы

  1. А.Р. Моделирование деформаций отпечатков пальцев, Труды школы молодых ученых ИБРАЭ РАН, с. 15−18.
  2. Н.С., Жидков Н. П., Кобельков Г. М. Численные методы. М.: Наука.-2003.-632 с.
  3. ГОСТ Р ИСО/МЭК 19 794−2-2005 «Автоматическая идентификация. Идентификация биометрическая. Форматы обмена биометрическими данными. Часть 2. Данные изображения отпечатка пальца контрольные точки».
  4. Л. Д., Лифшиц Е. М. Теоретическая физика. — Издание 5-е, стереотипное. — М.: Физматлит, 2001. — Т. VII. Теория упругости. — 259 с.
  5. Г. А. Биометрические системы: методы и средства идентификации личности человека. СПб.: Политехника, 2001.-240 с.
  6. А.В., Крылов А. С., Ушмаев О. С., Применение метода суперразрешения для биометрических задач распознавания лиц в видеопотоке// Системы высокой доступности, № 1, т.5, 2009, с. 26−34.
  7. А.В., Крылов А. С., Ушмаев О. С. Развитие методов повышения качества лиц в видеопотоке// Информатика и ее применения, т. З, вып.1, 2009, С.19−29.
  8. B.C., Синицын И. Н. Теория стохастических систем: учеб. пособие. М.: Логос, 2004. — 1000 с.
  9. С.С. Атлас необычных папиллярных узоров. Москва: Юриспруденция, 2001. — 320 с.
  10. И.Н. Особенности разработки биометрических стандартов //Электронные компоненты.- № 4, 2006, с. 37 40.
  11. О.С. Адаптация биометрической системы к искажающим факторам на примере дактилоскопической идентификации // Информатика и ее применения, 2009. Т. З. Вып.2. С.25−33.
  12. О.С., Арутюнян А. Р. Влияние деформаций на качество биометрической идентификации по отпечаткам пальцев идентификации // Информатика и ее применения, 2009. Т. З. Вып.4. С. 12−21.
  13. А.А., Аполлонова И. А., Спиридонов И. Н. Разработка алгоритма формирования изображений пальцевых узоров // Биомедицинские технологии и радиоэлектроника. 2005. № 9. С. 61−66.
  14. ANSI/NIST ITL 1−2000 Data Format for the Interchange of Fingerprint, Facial, & Scar Mark&Tattoo (SMT) Information
  15. ANSI/NIST ITL 1−2007 Data Format for the Interchange of Fingerprint Facial, & Other Biometric Information Part 1
  16. Arad, N., Reisfeld, D. Image warping using few anchor points and radial functions // Computer Graphics Forum. 14(1) (1995) 35−46.
  17. Bazen A.M., Gerez S. Fingerprint Matching by Thin-Plate Spline Modeling of Elastic Deformations // Pattern Recognition, vol. 36, no. 8, pp. 1859−1867, Aug. 2003
  18. Biometric System: Technology, Design and Performance Evaluation, Wayman, J.- Jain, A.- Maltoni, D.- Maio, D. (Eds.) Springer, 2005, XIV. -370 p.
  19. Blanz V., Vetter T. A Morphable Model for Synthesis of 3D Faces // Computer Graphics Proceedings SIGGRAPH, 1999, P. 187−194.
  20. Braggins D. Fingerprint sensing and analysis // Sensor Review, Vol. 21 Iss: 4, pp.272 277
  21. Bolle R.M., Ratha N.K., Pankanti S. Error analysis of pattern recognition systems—the subsets bootstrap // Computer Vision and Image Understanding, Vol. 93, No. 1,2004, p. 1−33.
  22. Bookstein F.L. Principal Warps: Thin-Plate Splines and the Decomposition of Deformations // IEEE Trans. Pattern Analysis and Machine Intelligence vol. 11, pp. 567−585, 1989
  23. Burr D.J. A Dynamic Model for Image Registration // Computer Graphics and Image Processing Vol. 15 pp. 102−112, 1981
  24. Cappelli R., Maio D. and Maltoni D. Modelling Plastic Distortion in Fingerprint Images // Proc. Second Int’l Conf. Advances in Pattern Recognition, Mar. 2001
  25. Dalrymple B. Fingerprints (Dactyloscopy) Identification and Classification in Encyclopedia of Forensic Science, Siegel, J. et al., Eds., Academic Press, New York, 2000, 872p.
  26. Daoudi M., Ballihi L., Samir C., Srivastava A. Three-dimensional face recognition using elastic deformations of facial surfaces // Proc. IEEE Intern. Conf. on Multimedia and Expo, 2008, p.97−100.
  27. Daugman J. G. Biometric personal identification system based on iris analysis, US Patent #5,291,560 (1994).
  28. Eleccion M. Automatic Fingerprint Identification// IEEE Spectrum, 1973, 10, P. 36−45.
  29. Fornefett M., Rohr K. and Stiehl H.S. Radial Basis Functions with Compact Support for Elastic Registration of Medical Images // Image and Vision Computing, 19 (1−2), 2001, pp. 87−96.
  30. Galton F. Finger Prints. New York: Williams Hein& C, 2002. 216 p.
  31. Gudkov V.Yu. Mathematical Models of Fingerprint Image On the Basis of Lines Description // Proc. of The 19th International Conference on Computer
  32. Graphics and Vision (GraphiCon'2009), October 5−9, 2009, Moscow, p. 223 227.
  33. Halici U., Jain L.C., Erol A. Introduction to Fingerprint Recognition, Intelligent Biometric Techniques in Fingerprint and Face Recognition, CRC Press, 1999.
  34. The Henry classification system. 2003. (www.biometricgroup.com/HenryFingerprintClassification.pdf).
  35. Jain A.K., Prabhakar S., Hong L. Filterbank-Based Fingerprint Matching // IEEE Trans. Image Processing, vol. 9, no.5, 2000, pp.846−859.
  36. Jolliffe I. T. Principal Component Analysis, 2nd edition, Springer, 2002, 502 p.
  37. Kass M. and Witkin A. Analyzing Oriented Patterns // Computer Vision, Graphics, and Image Processing, vol. 37, no. 3, pp. 362−385, Mar. 1987.
  38. Kucken M., Newell A. C. Fingerprint Formation // Journal of Theoretical Biology, 235(2005), p.71−83.
  39. Liang X., Asano, Т., Zhang H. A Combined Radial Basic Function Model for Fingerprint Distortion // Proc. ICIAR2006, LNCS, vol. 4142, p. 286−296.
  40. Fingerprint Vendor Technology Evaluation, http://fpvte.nist.gov.
  41. Maio D., Maltoni D., Cappelli R., Wayman J.L., Jain A.K. FVC2002: Second fingerprint verification competition // Proceedings of the 16th International Conference on Pattern Recognition, vol. 3, 2002, pp. 811- 814
  42. Maio D., Maltoni D., Cappelli R., Wayman J.L., Jain A.K. FVC2004: Third fingerprint verification competition // Proceedings of the First International Conference on Biometric Authentication, vol. 3072,2004, pp. 1−7
  43. MISTMINEX. http://www.nist.gov/itl/iad/ig/minex.cfin
  44. Novikov S.O., Glushchenko G.N. Fingerprint ridge structure generation models// Proceedings of the SPIE, The International Society for Optical Engineering, 1998, vol. 3346, pp. 270−274
  45. Ratha N., Chen S., Jain A.K. Adaptive Flow Orientation Based Feature Extraction in Fingerprint Images // Pattern Recognition, vol. 28, pp. 1657−1672, Nov. 1995.
  46. Ross A., Dass S., Jain A. Fingerprint Warping Using Ridge Curve Correspondences // IEEE Trans. PAMI, vol. 28, no. l, 2006, p. 19−30.
  47. SFinGe v.2.51. http://bias.csr.unibo.it/research/biolab/bio tree. html
  48. Sparrow M.K. Pat. 5 631 971 USA, Int.Cl. G 06 К 9/00.
  49. Thurston, R.N. Waves in Solids// Mechanics of Solids IV (Festkoerpermechanik IV). Berlin, Springer-Verlag (Handbuch der Physik. Volume VIa/4), 1974, p. 109−308.
  50. NovikovPatent. U.S. Patent #6,282,304
  51. Watson C. NIST Special Database 14: Mated Fingerprint Cards Pairs 2 Version 2
  52. Watson C. NIST Special Database 29: Plain and Rolled Images from Paired Fingerprint Cards
  53. Watson C., Wilson С., Indovina M., Cochran B. NISTIR 7249, Two Finger Matching With Vendor SDK Matchers, July 2005.
  54. Wiskott L., Fellous J.-M., KrAuger N., and von der Malsburg C. Face recognition by elastic bunch graph matching // L. C. Jain, U. Halici, I.
  55. Hayashi, and S. B. Lee, editors, Intelligent Biometric Techniques in Fingerprint and Face Recognition, chapter 11, pages 355−396. CRC Press, 1999.
  56. Yanushkevich S.N., Stoica A., Shmerko V.P. Developmental Tools Synthetic Biometrics// IEEE Computational Intelligence Magazine, vol.2 (2) 2007. p.60−68.
Заполнить форму текущей работой

Пора сдавать?