Аннотации:
Идентификация человека по отпечаткам пальцев сегодня является наиболее распространенным
методом биометрической идентификации. В статье приводится обзор современных моделей компьютерного
представления изображений отпечатков пальцев и методов сравнения отпечатков на базе этих моделей.
Рассматриваются представления отпечатка в виде множества частных признаков, множества общих
признаков, множества папиллярных линий, а также в виде топологического объекта, содержащего
комбинацию признаков. Сформулированы основные преимущества и недостатки этих представлений.
Предлагается классификация моделей представления дактилоскопических изображений по степени
полноты их описания. Каждый уровень предложенной модели описывает изображение с помощью
какой-либо его характеристики (частные признаки, общие признаки, расположение и плотность
папиллярных линий, поле направлений) либо в виде некоторого топологического объекта на более
высоком уровне. При этом модель каждого уровня может использоваться как в виде самостоятельного
представления, так и в комбинации с моделями других уровней, расширяя и дополняя описание
изображения. Обзор моделей и методов идентификации опирается на широкий круг патентных материалов,
научных статей, свидетельств о регистрации программ за последние несколько лет, что подтверждает
актуальность проблемы и проведенного исследования. Personal fingerprint identification is the most common method of biometric identification. In this paper we
presented a review of modern fingerprint image representation models and fingerprint matching methods based
on these models. Fingerprint image may be represented as a set of local features, a set of global features, a set of
papillary lines and in the form of topological object which includes combination of features. The main advantages
and disadvantages of common fingerprint representations were defined. Also authors proposed a classification
of fingerprint represented models by the level of integrity of their description. Each level of this model describes
fingerprint image using some characteristic (local features, global features, direction and density of ridges, direction
field et al.) or as a solid topological object at the highest model level. Each level of the model can be used
independently or with combination of other models. It allows expanding and supplementing fingerprint image
description. The review of models and identification methods based on wide range of patents, scientific articles
and program registration certificates for the past few years, which confirms the relevance of the problem and this
research.
Описание:
Лепихова Дарья Николаевна, инженер-программист ООО «Сонда Про» (Челябинская
обл., г. Миасс, Российская Федерация).
Гудков Владимир Юльевич, д.ф.-м.н., профессор кафедры ЭВМ, Южно-Уральский
государственный университет (национальный исследовательский университет) (Челябинск,
Российская Федерация).
Кирсанова Александра Александровна, программист вычислительного центра,
Южно-Уральский государственный университет (национальный исследовательский
университет) (Челябинск, Российская Федерация). D.N. Lepikhova1, V.U. Gudkov2, A.A. Kirsanova2
1Sonda Pro Ltd
(Ilmen-Tau str. 1-2, Miass, Chelyabinsk reg., 456318 Russia),
2South Ural State Universisty (pr. Lenina 76, Chelyabinsk, 454080 Russia)
E-mail: lepikhova@sonda.ru, diana@sonda.ru, alexander.a.kirsanov@gmail.com