Информационные технологии анализа и синтеза деформаций дактилоскопических изображений

• Автор: Арутюнян, Артем Рафаэлевич
• Шифр специальности: 05.13.17
• Научная степень: Кандидатская
• Год защиты: 2010
• Место защиты: Москва
• Количество страниц: 114 с. : ил.

Содержание
Введение

Глава 1. Анализ проблематики

1.1 Автоматическая дактилоскопическая идентификация.

1.1.1 Обзор методов дактилоскопической идентификации

1.1.2 Критерии точности дактилоскопической идентификации.

1.1.3 Искажающие факторы.

1.1.4 Деформации отпечатков пальцев

1.2 Обзор существующих способов моделирования, учета деформаций отпечатков пальцев.

1.2.1 Модель тонкой металлической пластины и е варианты.

1.2.2 Глобальная модель деформаций.

1.2.3 Упругие модели.
1.3 План исследования
Выводы из первой главы.
Глава 2. Математическая модель процесса деформаций отпечатков пальцев
2.1 Уравнения деформаций.
2.2 Решение уравнений деформации изображений отпечатков пальцев
2.2.1 Метод решения уравнений деформации.
2.2.2 Алгоритм вычисления деформации изображений отпечатков пальцев
2.2.3 Вычислительная схема алгоритма решения уравнений деформации .
2.2.4 Примеры решения уравнений деформации.
2.3 Критерии точности моделирования деформаций.
2.3.1 Статистические критерии идентичности отпечатков пальцев
2.3.2 Проблема выбора нормализующих поправок.
2.3.3 Точность вычисления деформаций.
Выводы из второй главы.
Глава 3. Синтез деформаций отпечатков пальцев
3.1 Главные компоненты деформаций
3.2 Линейная модель деформаций.
3.3 Точность линейной модели деформаций
3.3.1 Разница линейной и эластичной модели деформаций
3.3.2 Точность приближения линейной модели деформаций
3.4 Статистические свойства деформаций на различных массивах
отпечатков пальцев.
Выводы из третьей главы
Глава 4. Учет деформаций в задачах дактилоскопической идентификации.
4.1 Программное обеспечение анализа деформаций отпечатков пальцев.
4.2 Технология синтеза искусственных приложений отпечатка пальца
4.2.1. Модель эксплуатационных условий.
4.2.2. Оценка силы естественных деформаций.
4.2.3. Эксперименты с синтезом искусственных деформаций
4.3 Синтез недеформированного отпечатка пальцев.
4.3.1. Методы априорного вычисления деформации
4.3.2. Эксперименты.
Выводы из четвертой главы.
Заключение
Список литературы


Целью исследования является разработка методов и алгоритмов моделирования деформаций отпечатков пальцев и их применение в задачах дактилоскопической идентификации. Разработка математической модели процесса деформации отпечатка пальца. Разработка методов анализа деформаций дактилоскопических изображений. Статистический анализ характера и структуры деформаций. Разработка методов синтеза деформаций дактилоскопических изображений. Разработка алгоритма моделирования деформации отпечатка пальца. Разработка алгоритма априорного учета деформации отпечатка пальца. Методы исследования. ЭВМ. Модель деформаций изображений отпечатков пальцев. Метод вычисления деформаций изображений отпечатков пальцев. Система количественных признаков сгруктуры деформаций. Методы анализа и синтеза деформаций на основе разложения по базисным деформациям. Информационная технология синтеза искусственных деформаций. Информационная технология априорного учета деформаций отпечатков пальцев. Научная новизна работы состоит в разработке методов, алгоритмов и способов применения моделирования деформаций изображений отпечатков пальцев. Практическая ценность работы заключается в применении разработанных методов, алгоритмов и информационных технологий в дактилоскопических идентификационных системах. Реализация результатов работы. Результаты диссертации реализованы в Программе фундаментальных исследований ОНИТ РАН (проект 1. Проектах РФФИ (№1), в работах НОЦ ИЛИ РАН -ВМК МГУ «Биометрическая информатика», в продуктах компании «Биолинк Солюшенс». Апробация работы. Материалы диссертации излагались в тематическом «биометрическом» выпуске журнала «Информатика и ее применения» (, вып. Графикон- (Москва, г. Распознавание-» (Курск, г. Кибернетика и высокие технологии XXI века» (Воронеж, г. Школа молодых ученых ИБРАЭ РАН (г. Москва). Публикации. Материалы диссертации содержатся в отчетах ИЛИ РАН, использованы в работах по грантам РФФИ 1, отчетах по проектам ОНИТ РАН, в тематических выпусках журнала «Информатика и ее применения» (№1, ). В открытой печати по теме диссертации опубликовано 6 работ, из них в изданиях, входящих в Перечень ВАК, 2 работы. Глава 1. На сегодняшний день дактилоскопическая идентификация является самым распространенным методом биометрической идентификации личности (рис. АДИС), в паспортно-визовых документах ряда стран и стремительно растущем сегменте биометрических систем контроля и управления доступом. Рисунок 1. Структура рынка коммерческих биометрических систем в г. В своей математической основе технологии дактилоскопической идентификации являются технологиями распознавания образов. При идентификации личности сравниваются шаблоны отпечатков пальцев. При этом такая практика не только воспроизвела распространенные подходы к решению задач распознавания образов, но и стала основой большинства российских и международных стандартов в области дактилоскопической идентификации []. Рисунок 1. Информативные признаки отпечатка пальца можно разделить на две основные группы: локальные особенности изображения (pattern-based features) и особые точки. Среди особых точек выделяют глобальные особенности (reference points), которые подразделяются центры и дельты, и контрольные точки (minutiae). Взаимное расположение глобальных особенностей и потоков папиллярных линий определяет глобальную структуру отпечатка пальцев (узор). Основные типы узоров представлены на рис 1. Многие дактилоскопические системы криминалистического назначения используют классификацию по типу узора. В литературе помимо стандартизированного термина «шаблон отпечатка пальца» можно встретить термины «математический код» и «модель». Многие папиллярные узоры невозможно отнести к тому или иному классу []. В [] предложена система координат (симметричность и деформированность узора) (рис. Fig. Рисунок 1. Типы узоров отпечатков пальцев [Galton] Контрольные точки обычно классифицируют в два основных типа: окончания и разветвления папиллярных линий рис. В некоторых случаях используют более детальную классификацию контрольных точек и их групп (рис.