Информационные технологии анализа и синтеза деформаций дактилоскопических изображений
Диссертация
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
- 1. 1. Автоматическая дактилоскопическая идентификация
- 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
- 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
- 4. 1. Программное обеспечение анализа деформаций отпечатков пальцев
- 4. 2. Технология синтеза искусственных
- 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
Список литературы
- Арутюнян А.Р. Моделирование деформаций отпечатков пальцев, Труды школы молодых ученых ИБРАЭ РАН, с. 15−18.
- Бахвалов Н.С., Жидков Н. П., Кобельков Г. М. Численные методы. М.: Наука.-2003.-632 с.
- ГОСТ Р ИСО/МЭК 19 794−2-2005 «Автоматическая идентификация. Идентификация биометрическая. Форматы обмена биометрическими данными. Часть 2. Данные изображения отпечатка пальца контрольные точки».
- Ландау Л. Д., Лифшиц Е. М. Теоретическая физика. — Издание 5-е, стереотипное. — М.: Физматлит, 2001. — Т. VII. Теория упругости. — 259 с.
- Кухарев Г. А. Биометрические системы: методы и средства идентификации личности человека. СПб.: Политехника, 2001.-240 с.
- Насонов 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.
- Насонов 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.
- Пугачев B.C., Синицын И. Н. Теория стохастических систем: учеб. пособие. М.: Логос, 2004. — 1000 с.
- Самищенко С.С. Атлас необычных папиллярных узоров. Москва: Юриспруденция, 2001. — 320 с.
- Спиридонов И.Н. Особенности разработки биометрических стандартов //Электронные компоненты.- № 4, 2006, с. 37 40.
- Ушмаев О.С. Адаптация биометрической системы к искажающим факторам на примере дактилоскопической идентификации // Информатика и ее применения, 2009. Т. З. Вып.2. С.25−33.
- Уишаев 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.
- Хрулев А.А., Аполлонова И. А., Спиридонов И. Н. Разработка алгоритма формирования изображений пальцевых узоров // Биомедицинские технологии и радиоэлектроника. 2005. № 9. С. 61−66.
- ANSI/NIST ITL 1−2000 Data Format for the Interchange of Fingerprint, Facial, & Scar Mark&Tattoo (SMT) Information
- ANSI/NIST ITL 1−2007 Data Format for the Interchange of Fingerprint Facial, & Other Biometric Information Part 1
- Arad, N., Reisfeld, D. Image warping using few anchor points and radial functions // Computer Graphics Forum. 14(1) (1995) 35−46.
- 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
- Biometric System: Technology, Design and Performance Evaluation, Wayman, J.- Jain, A.- Maltoni, D.- Maio, D. (Eds.) Springer, 2005, XIV. -370 p.
- Blanz V., Vetter T. A Morphable Model for Synthesis of 3D Faces // Computer Graphics Proceedings SIGGRAPH, 1999, P. 187−194.
- Braggins D. Fingerprint sensing and analysis // Sensor Review, Vol. 21 Iss: 4, pp.272 277
- 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.
- 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
- Burr D.J. A Dynamic Model for Image Registration // Computer Graphics and Image Processing Vol. 15 pp. 102−112, 1981
- Cappelli R., Maio D. and Maltoni D. Modelling Plastic Distortion in Fingerprint Images // Proc. Second Int’l Conf. Advances in Pattern Recognition, Mar. 2001
- Dalrymple B. Fingerprints (Dactyloscopy) Identification and Classification in Encyclopedia of Forensic Science, Siegel, J. et al., Eds., Academic Press, New York, 2000, 872p.
- 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.
- Daugman J. G. Biometric personal identification system based on iris analysis, US Patent #5,291,560 (1994).
- Eleccion M. Automatic Fingerprint Identification// IEEE Spectrum, 1973, 10, P. 36−45.
- 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.
- Galton F. Finger Prints. New York: Williams Hein& C, 2002. 216 p.
- Gudkov V.Yu. Mathematical Models of Fingerprint Image On the Basis of Lines Description // Proc. of The 19th International Conference on Computer
- Graphics and Vision (GraphiCon'2009), October 5−9, 2009, Moscow, p. 223 227.
- Halici U., Jain L.C., Erol A. Introduction to Fingerprint Recognition, Intelligent Biometric Techniques in Fingerprint and Face Recognition, CRC Press, 1999.
- The Henry classification system. 2003. (www.biometricgroup.com/HenryFingerprintClassification.pdf).
- Jain A.K., Prabhakar S., Hong L. Filterbank-Based Fingerprint Matching // IEEE Trans. Image Processing, vol. 9, no.5, 2000, pp.846−859.
- Jolliffe I. T. Principal Component Analysis, 2nd edition, Springer, 2002, 502 p.
- Kass M. and Witkin A. Analyzing Oriented Patterns // Computer Vision, Graphics, and Image Processing, vol. 37, no. 3, pp. 362−385, Mar. 1987.
- Kucken M., Newell A. C. Fingerprint Formation // Journal of Theoretical Biology, 235(2005), p.71−83.
- Liang X., Asano, Т., Zhang H. A Combined Radial Basic Function Model for Fingerprint Distortion // Proc. ICIAR2006, LNCS, vol. 4142, p. 286−296.
- Fingerprint Vendor Technology Evaluation, http://fpvte.nist.gov.
- 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
- 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
- MISTMINEX. http://www.nist.gov/itl/iad/ig/minex.cfin
- 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
- 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.
- Ross A., Dass S., Jain A. Fingerprint Warping Using Ridge Curve Correspondences // IEEE Trans. PAMI, vol. 28, no. l, 2006, p. 19−30.
- SFinGe v.2.51. http://bias.csr.unibo.it/research/biolab/bio tree. html
- Sparrow M.K. Pat. 5 631 971 USA, Int.Cl. G 06 К 9/00.
- 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.
- NovikovPatent. U.S. Patent #6,282,304
- Watson C. NIST Special Database 14: Mated Fingerprint Cards Pairs 2 Version 2
- Watson C. NIST Special Database 29: Plain and Rolled Images from Paired Fingerprint Cards
- Watson C., Wilson С., Indovina M., Cochran B. NISTIR 7249, Two Finger Matching With Vendor SDK Matchers, July 2005.
- 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.
- Hayashi, and S. B. Lee, editors, Intelligent Biometric Techniques in Fingerprint and Face Recognition, chapter 11, pages 355−396. CRC Press, 1999.
- Yanushkevich S.N., Stoica A., Shmerko V.P. Developmental Tools Synthetic Biometrics// IEEE Computational Intelligence Magazine, vol.2 (2) 2007. p.60−68.