Reconhecimento de fragmentos de impressões digitais baseado em cristas e poros

• Main Author: Angeloni, Marcus de Assis [UNESP]
• Other Authors: Universidade Estadual Paulista (UNESP)
• Format: Others
• Language: Portuguese
• Published: Universidade Estadual Paulista (UNESP) 2014
• Subjects: Computação; Biometria; Reconhecimento de padrões; Biometry
• Online Access: http://hdl.handle.net/11449/99653

Made available in DSpace on 2014-06-11T19:30:18Z (GMT). No. of bitstreams: 0 Previous issue date: 2013-02-01Bitstream added on 2014-06-13T19:18:56Z : No. of bitstreams: 1 angeloni_ma_me_sjrp.pdf: 2178828 bytes, checksum: 294722ae99e4ba43c9ba774be195e48c (MD5) === Dentre as diversas características biométricas possíveis de serem utilizadas para identificação de pessoas, a impressão digital é a mais utilizada. Os sistemas atuais de identificação automática de impressões digitais são baseados nos padrões das cristas e nas minúcias, classificadas como características de primeiro e segundo níveis, respectivamente. No entanto, com a evolução dos sensores de captura das impressões digitais e a crescente demanda por sistemas mais seguros, torna-se possível e ne-cessário o uso de um conjunto adicional de características discriminativas presentes no interior das cristas, conhecidas como características de terceiro nível, onde se enquadram os poros. Pesquisas recentes têm focado em aplicações de reconhecimento de impressões digitais nas quais as técnicas baseadas em características de primeiro e segundo níveis geralmente apresentam baixas taxas de reconhecimento correto, tal como no reconhecimento de fragmentos de impressões digitais. Esta dissertação de mestrado teve como objetivo propor, implementar e avaliar o uso de poros no método baseado em cristas utilizando a Transformada de Hough, a fim de mitigar os casos de falsos positivos, comuns neste tipo de problema. Foram avaliados os métodos de extração automática de poros basedo em filtros isotrópicos e adaptativos, e o uso dos poros auxiliando na etapa de registro e comparação das imagens. Resultados experimentais realizados sobre a base pública de fragmentos de impressões digitais PolyU HRF mostraram uma redução de aproximadamente 5% no EER e 15% no FAR100 e FAR1000 em relação ao método baseado em cristas original === Among the several biometric traits possible to be used for identifying people, fin-gerprint is the most used. Current automated fingerprint identification systems are based on the ridge pattern and minutiae, classified as first and second level features, respectively. However, with the improving of fingerprint sensors and the growing demand for more secure systems, it is possible and necessary to use an additio-nal discriminative features set present in the ridges, known as third level features, where the sweat pores are classified. Recent researches have focused on fingerprint recognition applications in which fingerprint techniques based on first and second levels features usually have low rates of correct recognition, such as the fragments of fingerprints recognition. This Master’s dissertation aimed to propose, implement and evaluate the use of pores in the ridge-based fingerprint matching method using Hough Transform, in order to mitigate the false positives cases, that commonly occur in this type of problem. We evaluate the isotropic-based and adaptive-based automatic pore extraction methods, and the use of pores assisting in the images registration and comparison steps. Experimental results on the public database PolyU HRF, composed by partial fingerprint images, showed a reduction of about 5% in EER, and 15% in FAR100 and FAR1000, when compared to the original ridge-based approach