Как начать работу с распознаванием отпечатков пальцев?

9

Я начал с Matlab и цифровой обработки изображений. Я пытаюсь сделать распознавание отпечатков пальцев. Я нашел много исследовательских работ по этому вопросу, но я не уверен, с чего начать. Вкратце, каков самый основной подход / алгоритм для распознавания отпечатков пальцев?

matlab algorithms fingerprint-recognition Krammer
источник
5
Вы уже изучили основы обработки изображений? Возможно, лучше было бы ускорить процесс, а затем попробовать что-то более сложное, например, распознавание отпечатков пальцев. На первый взгляд, это так же просто, как сопоставление с шаблоном с сохраненным шаблоном, но когда вы копаете глубже, появляются различные слои сложных тем, таких как идентификация шаблонов отпечатков пальцев, таких как гребни и обороты, знание того, какие функции искать и хранить (вы можете ' не выполнять сопоставление пикселей в базе данных, которая может исчисляться миллионами) выравнивание и правильное ориентирование образца по шаблону и т. д.
Lorem Ipsum
В идеале вы всегда должны были провести исследование, прежде чем задавать вопрос здесь.
Дипан Мехта

Ответы:

5

Это может помочь вам. Также все, что связано с дактилоскопией здесь . Я думаю, что это хорошая документация для начала и просмотра исходного кода. Тем не менее, вы должны изучить некоторые другие алгоритмы, прежде чем начать кодирование.

Луис Андрес Гарсия
источник
5

Ниже приведены основы обработки изображений для отпечатков пальцев.

  • Убедитесь, что вы понимаете, что такое отпечаток пальца. Это в основном подпись для каждого человека. Каждый палец на каждой руке каждого человека (даже близнецов) имеет уникальные узоры. Эти шаблоны представляют интерес для вас.
  • Эти модели классифицируются по категориям. Дельты, кружки и т. Д.
  • Вы должны понимать, что такое долины, гряды, развилки и т. Д.
  • Как только вы поймете два выше и немного больше, вы перейдете к приобретению отпечатков пальцев.
  • После того, как у вас есть изображение. Начинается интересная и сложная часть. Такие как сегментация, улучшение определенных шаблонов, уменьшение шума, окончательное кодирование.
  • Часть кодирования является предпоследней частью. Когда у вас есть фильтр / обработанное изображение, вы создаете цифровую подпись, которая называется кодированием. Эта подпись - то, что закончил весь отпечаток пальца.
  • Затем вы создаете больше цифровых подписей для других изображений.
  • Вы делаете сравнения этих изображений, пытаясь выяснить совпадения.
  • Соответствие само по себе это другая история. Где вы будете пытаться увидеть ложные совпадения и истинные совпадения.

Тем не менее, есть много других вещей, которые вам нужно сделать. Но это основы. Долго, но вы можете сделать это, если у вас есть интерес к нему :)

Пункт списка

Wajih
источник
Спасибо. Как вы создаете цифровую подпись для них? В настоящее время я храню информацию об окончаниях гребней и бифуркациях. затем я использую эластичные строки, соответствующие алгоритму, чтобы соответствовать им. Есть ли способ лучше ?
Краммер
1
Ну, там так много техник. Ты на правильном пути. Но соответствие всегда может быть другим. Вы могли бы даже использовать расстояния Манхэттена также. Соответствующие подробности были бы полезны. Посмотрите эту очень хорошую ссылку на отпечатки пальцев. Поможет вам много fingerchip.pagesperso-orange.fr/biometrics/types/...
Wajih
1

Посмотрите на этот репозиторий.

Он использует ориентированные фильтры Габора для удаления шума, тем самым улучшая изображение. Это может также восстановить сломанные горные хребты до определенной степени.

https://github.com/Utkarsh-Deshmukh/Fingerprint-Enhancement-Python

Уткарш Дешмукх
источник