Аннотации:
Поле потоков отпечатков пальцев является одной из наиболее важных характеристик узора и оказывает большое влияние на всю процедуру дактилоскопической идентификации. Методы для построения поля потоков, основанные на градиенте, весьма популярны, однако, слишком чувствительны к различным шумам и дефектам, которые тем или иным образом проявляются на многих изображениях отпечатков. В данной статье предлагается новый метод построения поля потоков для цифровых изображений отпечатков пальцев. Он позволяет улучшить решение ряда ключевых задач обработки изображений. Среди таких задач прогноз направлений линий в области складок кожи, шрамов и других дефектов поверхности пальца. Метод опирается на такие подходы, как обработка изображения на субпиксельном уровне, на кластерный анализ поля градиентов изображения и заключатся в последовательном применении нескольких алгоритмов. Это интерполяция изображения и оценка значений градиента на нем, свертка поля градиента с заданным шаблоном для борьбы с шумами на субпиксельном уровне, выделение опорных областей на основе построения локальных оценок качества узора, прогнозирование поля направлений от опорных областей на все изображение с адаптацией прогнозируемых значений под результаты измерений. Верификация результатов работы предлагаемого метода выполнена с помощью веб-фреймворка, созданного на базе Болонского университета в Италии. Новые результаты верификации сравниваются с результатами верификации предшествующего метода, развитого в данной статье, и с другими опубликованными алгоритмами на том же веб-фреймворке. The orientation field is an important characteristic of human skin patterns and has a significant impact on the results of fingerprint identification. The methods of constructing the orientation field based on the gradient are diverse, but they are united by a high sensitivity to noise and defects that appear on the images during the formation of tracks. The article proposes a new method for constructing a stream field for digital images of fingerprints. The method allows to improve the solution of a number of key tasks of image processing, including the task of predicting the direction of lines in the area of skin folds, scars and other finger surface defects. The method relies on such approaches as image processing at the subpixel level, on cluster analysis of the field of image gradients and consists in the sequential application of several algorithms. These are image interpolation and estimation of gradient values on it, convolution of the gradient field with a given pattern for noise control at the subpixel level, selection of reference areas based on the construction of local quality estimates of the pattern, prediction of the direction field from reference areas over the entire image with the adaptation of the predicted values for the measurement results. The results of the proposed method were verified using the web framework created on the basis of the University of Bologna in Italy. The new verification results are compared with the verification results of the earlier method developed by the authors, and with other published algorithms on the same web framework.
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)
Ваххаб Хадер Ибас АбдулВаххаб, аспирант, кафедра электронных вычислительных машин, Южно-Уральский государственный университет (национальный исследовательский университет) (Челябинск, Российская Федерация)
Аль Анссари Алаа Неамах, аспирант, кафедра электронных вычислительных машин, Южно-Уральский государственный университет (национальный исследовательский университет) (Челябинск, Российская Федерация)
A.V. Agafonov1, D.S. Rozhina1, H.I. Wahhab1’2, A.N. Alanssari1’3
1 South Ural State University (pr. Lenina 76, Chelyabinsk, 4-54080 Russia),
2University of Karbala (P.O. Box 1125, Karbala, 56001 Iraq),
3University of Kufa (P.O. Box 21, Al-Najaf Kufa, 54003 Iraq)
E-mail: aspl7aav494@susu.ru, aspl7rds604@susu.ru, haider.wahhab@uokerbala.edu.iq, alaan. azeez@uokufa. edu.iq