Разработка алгоритма цифровой обработки образов отпечатка пальца - Дипломная работа

В данной работе рассматриваются вопросы улучшения качества отпечатков пальца с целью повышения эффективности работы алгоритмов биометрической аутентификации. Проведен обзор алгоритмов обработки изображений отпечатков пальцев, выполнен анализ алгоритма, основанного на использовании преобразования Габора..2 Исследование алгоритмов обработки образов отпечатков пальца 2.2.1 Алгоритмы обработки образов, основанные на сглаживающих или медианных фильтра 2.2.2 Метод пространственной фильтрации образа, заключающейся в реализации физического процесса поглощения и отражения света 2.2.3 Алгоритм обработки образов основанный на фильтрах Габора 2.3.1 Пространственный фильтра Габора для 2-D изображений3.Технологическая часть3.2 Разработка общей структуры программного обеспечения 3.3 Выбор языка реализации4. Организационно-правовая часть4.3 Доктрина информационной безопасности Российской Федерации 4.4 Федеральный Закон «Об информации, информационных технологиях и о защите информации»5. Организационно-экономическая часть5.2 Расчет трудоемкости проекта 5.2.1 Определение численности исполнителей 5.3 Анализ структуры затрат проекта 5.3.1 Затраты на выплату заработной платы 5.3.5 Затраты на организацию рабочих местНа сегодняшний день разработаны различные алгоритмы, производящие обработку образов с целью улучшения качества. Однако пока не отпадает необходимость в разработке и реализации алгоритмов с с лучшими характеристиками. габор фильтрация отражение поглощение Таким образом, целью дипломного проектирования является разработка алгоритма цифровой обработки образов отпечатка пальца, обладающего преимуществами по сравнению с существующими алгоритмами. Дипломный проект состоит из 5 частей. В первой части содержатся общие сведения о проблеме обработки образов отпечатков пальца, введены основные понятия.Биометрия является прикладной областью знаний, использующей при создании различных автоматических систем разграничения доступа. В биометрии используются уникальные признаки, присущие каждому отдельному человеку (папиллярный узор пальца, форма кисти руки, узор радужной оболочки глаза, параметры голоса, черты лица, термограмма лица, схема кровеносных сосудов, форма и способ подписи, фрагменты генетического кода и др.) и не отделимые от него. Основное преимущество аутентификации по биометрическим параметрам очевидно: данные невозможно забыть, потерять, передать другому человеку или украсть, воспроизвести в полном объеме. Для биометрических методов идентификации и аутентификации используются статистические и динамические характеристики личности. Статистическая аутентификация включает методы, основанные на изучении и анализе характеристик, не меняющихся с течением всей жизни человека, таких как отпечаток пальца, рисунок радужной оболочки глаза, строение ДНК и другие.Основная тема данной работы связана с дактилоскопией - способом опознания человека по отпечаткам пальцев, основанном на неповторимости рисунка кожи рук. Данный метод широко применяется в криминалистике и различных системах идентификации и аутентификации. После этого дактилоскопический метод опознания личности получил широкое распространение в различных странах мира. Решение этой проблемы позволяло намного быстрее сравнивать отпечатки, ведь операцию сравнения приходилось производить вручную, без использования средств автоматизации. Одним из способов классификации являлось разделение отпечатков по типу папиллярного узора; отпечатки бывают трех типов: арки, петли и завитки (Рисунок 1.3).Рассмотри алгоритм, применяемый при использовании данного метода: полученный отпечаток пальца накладывается на каждый эталон из базы данных отпечатков, и производится расчет попиксельной разницы между входным и эталонным отпечатками. Недостатками является необходимость большого объема памяти для хранения базы данных, так как данный алгоритм требует большой объем памяти для каждого отпечатка, и низкое быстродействие алгоритма. Изза длительности процедуры сравнения, особенно при решении задачи идентификации, то есть сравнения «один ко многим», данный метод крайне редко применяется при решении задач идентификации и аутентификации. Вторым методом сравнения является метод, использующий ключевые точки - минуции. При сравнении на входном изображении отпечатка пальца так же выделяются ключевые точки, после чего минуци данного отпечатка сравниваются с шаблонами; по количеству совпавших точек принимается решение об идентичности образов.Рассмотрим наиболее распространенные на сегодняшний день алгоритмы обработки отпечатков пальца.Данный метод широко используется для удаления шумов в изображении вообще и для удаления шумов в образе отпечатка пальца в частности. Новое значение вычисляется как среднее арифметическое от значения всех пикселей, попавших в окно: , где - новое значение интенсивности пикселя с координатами , - исходное значение интенсивности для пикселя с координатами .

Содержание

Введение

1.Исследовательская часть

1.1 Введение

1.2 Дактилоскопия

1.3 Общие сведения о проблеме

1.3.1 Методы сравнения отпечатков пальцев

1.3.2 Метод сравнения отпечатков по ключевым точкам (минуциям)

1.4 Обзор существующих алгоритмов цифровой обработки образов отпечатка пальца

1.4.1 Сглаживающий фильтр

1.4.2 Медианный фильт

1.4.3 Метод пространственной фильтрации образа

1.4.4 Обработка изображения с применением фильтра Габора

1.5 Общие сведения о преобразовании Габора

1.5.1 Преобразование Габора. Свойства преобразования Габора

1.5.2 Алгоритм построения одномерного фильтра Габора

Выводы

2. Конструкторская часть