Аннотации:
Построение полей потоков для цифровых изображений дактилоскопических узоров является важным
шагом в процедурах идентификации и сравнения по отпечаткам пальцев. В частности, результаты построения
поля потоков существенно влияют на фильтрацию таких признаков изображений, как минуции, петли,
дельты и завитки. Кроме того, улучшение качества построения поля потоков может значительно снизить
общую ошибку идентификации. В данной статье представлено описание разработанного алгоритма построения поля потоков цифровых изображений отпечатков пальцев. Предложенный алгоритм основан на улучшенном методе градиентов. Этот метод применяется в два прохода с различными размерами апертур и двумя
видами сглаживания: общим и вдоль направления линий узора. Произведена оценка качества данного алгоритма с помощью веб-фреймворка, созданного на базе Болонского университета в Италии. Этот фреймворк
организован с целью автоматической, удаленной оценки результатов работы различных режимов распознавания отпечатков пальцев, в том числе и распознавание поля потоков. Выполнены требования, предъявляемые данным фреймворком к структуре программы, входным и выходным данным. Рассмотрены и проанализированы результаты оценки работы алгоритма выбранным фреймворком. Выполнено сравнение оценки результатов алгоритма с исходным методом градиентов, а также с опубликованными в открытом доступе результатами других участников тестирования. The construction of the flow chart for fingerprints digital images is an important step in biometric identification
and comparison procedure. In particular, the results of building the flow chart significantly affect the filtering of
such attributes of images as minutiae, loops, deltas and curls. In addition, improving the quality of the flow chart
construction can significantly reduce the overall identification error. This article describes the developed algorithm
for constructing the flow chart of fingerprints digital images. The proposed algorithm is based on an improved
method of gradients. This method is applied in two stages with different sizes of aperture and two types of smoothing:
common and along the direction of the pattern lines. The quality of this algorithm was evaluated using a webframework
created on the platform of the University of Bologna (Italy). This framework is created for automatic,
remote evaluation of the results of different fingerprint recognition algorithms including the estimation of the flow
chart. The requirements for the program structure, input and output data imposed by this framework were fulfilled.
The outputs of the algorithm work evaluation by the selected framework are considered and analyzed. A comparison
of the algorithm results evaluation with the original gradient method is made, as well as with the results of other
test participants published in open access
Описание:
Агафонов Андрей Валерьевич, аспирант, кафедра электронных вычислительных машин, Южно-Уральский государственный университет (национальный исследовательский
университет) (Челябинск, Российская Федерация).
Рожина Дарья Сергеевна, аспирант, кафедра электронных вычислительных машин,
Южно-Уральский государственный университет (национальный исследовательский университет) (Челябинск, Российская Федерация). A.V. Agafonov, D.S. Rozhina
South Ural State University
(pr. Lenina 76, Chelyabinsk, 454080 Russia)
E-mail: asp17aav494@susu.ru, asp17rds604@susu.ru