Автоматизированная дактилоскопическая система

• Автор: Паршин, Николай Михайлович
• Шифр специальности: 05.13.01
• Научная степень: Кандидатская
• Год защиты: 2001
• Место защиты: Пенза
• Количество страниц: 106 с. : ил

ОГЛАВЛЕНИЕ.
ВВЕДЕНИЕ.

ГЛАВА 1. СТРУКТУРА ДАКТИЛОСКОПИЧЕСКИХ ИЗОБРАЖЕНИЙ И ПРИЗНАКИ СРАВНЕНИЯ .

1.1. Крупномасштабная структура отпечатка и интегральные особенности

1.2. Папиллярные линии и мелкие особенности

1.3. Искажения

1.4. Избирательность и надежность поиска

1.5. Выводы.

ГЛАВА 2. ОБРАБОТКА ИСХОДНОГО ИЗОБРАЖЕНИЯ И ВЫДЕЛЕНИЕ ОСОБЕННОСТЕЙ2

2.1. Анализ изображения.

2.2. Определение поля направлений.

2.3 Фильтрация поля направлений и восстановление
интегральной структуры
2.4. Выделение линий и мелких особенностей
ГЛАВА 3. ПРЕДСТАВЛЕНИЕ И СРАВНЕНИЕ ДАКТИЛОСКОПИЧЕСКИХ
ИЗОБРАЖЕНИЙ.
3.1 Интегральные особенности4
3.2. Представление папиллярного узора, инвариантное к геометрическим деформациям.4
3.3. Координатный метод сравнения.
3.4. Топологическая характеристика особенности. .
3.5. Сравнение с использованием топологических характеристик папиллярного узора
ГЛАВА 4. РЕАЛИЗАЦИЯ СИСТЕМЫ.7
4.1. Общие характеристики7
4.2. Ввод дактилокарт.
4.3. Ввод следов
4.4. Обработка и кодирование изображений отпечатков и следов7
4.5. Редактирование интегральных особенностей.
4.6. Поиск.1
4.7. База данных
4.8. Серзисные программы.8
ЗАКЛЮЧЕНИЕ
ЛИТЕРАТУРА


ОГЛАВЛЕНИЕ. ВВЕДЕНИЕ. ГЛАВА 1. СТРУКТУРА ДАКТИЛОСКОПИЧЕСКИХ ИЗОБРАЖЕНИЙ И ПРИЗНАКИ СРАВНЕНИЯ . Выводы. ГЛАВА 2. Анализ изображения. Определение поля направлений. ГЛАВА 3. ИЗОБРАЖЕНИЙ. Представление папиллярного узора, инвариантное к геометрическим деформациям. Координатный метод сравнения. Топологическая характеристика особенности. ГЛАВА 4. РЕАЛИЗАЦИЯ СИСТЕМЫ. Ввод дактилокарт. Редактирование интегральных особенностей. Поиск. Серзисные программы. ВВЕДЕНИЕ. Поиск челозека по оставленному отпечатку был реально невозможен. Поэтому поиск похожих отпечатков сводится к непосредственному сравнению изображения запросного отпечатка с каждым изображением из архива. Учитывая большие размеры дактилоскопических архивов, при ручкой технологии это бьша практически неосуществимая задача. Вследствие этого идентификация папиллярных узоров была исторически одной из первых и исключительно важных для практики задач в области распознавания образов и обработки изображений. Новые идеи и методы традиционно апробировались на этой задаче. Фурье. Существенный недостаток интегральных методов -низкая избирательность, делающая их непригодными для целей криминалистики. За последние - лет появились автоматизированные дактилоскопические информационно-поисковые системы (АДИС), пригодные для практического применения. Геометрия изображения сильно зависит от условий получения отпечатка, вообще возможны любые непрерывные деформации. Всё это ограничивает возможности АДИС. Для повышения эффективности автоматической идентификации требуется дальнейшее развитие методов фильтрации дактилоскопических изображений и выделения деталей узора; разработка методов сравнения, инвариантных к геометрическим искажениям изображения. Целью диссертационной работы являлась разработка методов анализа и сравнения папиллярных узоров для использования в автоматизированной дактилоскопической информационно-поисковой системе (АДИС). Экспериментальное исследование избирательности и надежности разработанных методов сравнения на больших массивах отпечатков. Методы исследования основаны на применении спектрального анализа, структурных методов анализа изображений, теории графов, методов цифровой обработки изображений. Предложен новый подход к построению интегральной модели изображения, основанный на реконструкции поля направлений. Разработан метод определения поля направлений, в котором сегментация изображения осуществляется в спектральной плоскости. Предложено представление папиллярного узора, инвариантное к движениям и непрерывным деформациям изображения. Разработана дактилоскопическая поисковая система. Практическая ценность. Разработанные методы фильтрации и анализа изображений обеспечивают высокую достоверность распознавания деталей строения папиллярного узора на низкокачественных отпечатках. Реализация результатов работы. Министерства промышленности РФ. Теория признаков распознавания с позиций стохастической геометрии» и проект №1 «Теория распознавания образов, основанная на стохастической геометрии», по гранту Министерства Образования России в области кибернетики, автоматики и ВТ «Новая теория и системы генерации признаков распознавания изображений с позиций стохастической геометрии». Нозый спектральный метод определения поля направлений и его программная реализация. Новый подход к построению интегральной модели изображения и выявлению интегральных особенностей. Алгоритм и программная реализация фильтрации и определения информативных участков изображений с опорой на интегральную модель. Новая программная система для анализа и сравнения дактилоскопических отпечатков. Апробация работы.