УПРАВЛЕНИЕ ЭНЕРГЕТИЧЕСКОЙ ЭФФЕКТИВНОСТЬЮ В ПРОМЫШЛЕННОСТИ И ЖКХ (УЭЭП)
Войти на сайт | Регистрация
УДК 004.932.2
DOI: 10.14529/ctcr150302
Скелетизация бинарных изображений и выделение особых точек для распознавания отпечатков пальцев
Гудков Владимир Юльевич, д-р физ.-мат. наук, профессор кафедры электронных вычислительных машин, Южно-Уральский государственный университет, г. Челябинск, diana@sonda.ru
Клюев Даниил Александрович, магистрант кафедры электронных вычислительных машин, Южно-Уральский государственный университет, г. Челябинск, klyuev.da@gmail.com
Аннотация
Предлагается новый модифицированный алгоритм Розенфельда скелетизации бинарных изображений отпечатков пальцев. На основе скелета выделяют особые точки. Скелетизация и выделение особых точек являются основными процедурами при решении задачи верификации и идентификации отпечатков пальцев. Описанный алгоритм предполагает анализ окрестности информативных точек изображения и выполнение действий по результатам анализа. Подробный анализ окрестностей позволяет избавиться от шумов, которые содержаться в исходном изображении и могут быть интерпретированы как особые точки отпечатка. Рассматриваются преимущества нового метода скелетизации по сравнению с известными, описанными в работе. Метод реализован на языке C++, разработаны процедуры для визуализации финального состояния скелета, позволяющие контролировать качество его изготовления.
Ключевые слова
скелетизация, особые точки, шаблоны скелетизации, отпечатки пальцев
Литература
1. Maltoni D., Maio D., Jain A.K., Prabhakar S. Handbook of Fingerprint Recognition. New York, Springer-Verlag, 2003. 510 p.
2. Hirzel J., Hartung D., Busch C. Fingerprint Recognition with Cellular Partitioning and Co-Sinusoidal Triplets. Biometrics and Electronic Signatures – BIOSIG, 2010, pp. 109–114.
3. Asker M. Bazen. Fingerprint Identification – Feature Extraction, Matching, and Database Search. Univ. of Twente, Enschede, The Netherlands, 2002. 187 p.
4. Wang W., Li J., Huang F., Feng H. Design and Implementation of Log-Gabor Filter in Fingerprint Image Enhancement. Pattern Recognition Letters, vol. 29, no. 3, pp. 301–308. DOI: 10.1016/j.patrec.2007.10.004
5. Клубков И.М. Применение волнового алгоритма для нахождения скелета растрового изображения. Вестник Донского государственного технического университета. 2001. Т. 1, № 1 (7). С. 126–133.
6. Гонсалес Р., Вудс Р. Цифровая обработка изображений. М.: Техносфера, 2005. 1072 с.
7. Pfalz J.L., Rosenfeld A. Computer Representation of Planar Regions by their Skeletons. Communications of the Association for Computing Machinery, 1967, vol. 10, no. 2, pp. 119–125. DOI: 10.1145/363067.363120
2. Hirzel J., Hartung D., Busch C. Fingerprint Recognition with Cellular Partitioning and Co-Sinusoidal Triplets. Biometrics and Electronic Signatures – BIOSIG, 2010, pp. 109–114.
3. Asker M. Bazen. Fingerprint Identification – Feature Extraction, Matching, and Database Search. Univ. of Twente, Enschede, The Netherlands, 2002. 187 p.
4. Wang W., Li J., Huang F., Feng H. Design and Implementation of Log-Gabor Filter in Fingerprint Image Enhancement. Pattern Recognition Letters, vol. 29, no. 3, pp. 301–308. DOI: 10.1016/j.patrec.2007.10.004
5. Клубков И.М. Применение волнового алгоритма для нахождения скелета растрового изображения. Вестник Донского государственного технического университета. 2001. Т. 1, № 1 (7). С. 126–133.
6. Гонсалес Р., Вудс Р. Цифровая обработка изображений. М.: Техносфера, 2005. 1072 с.
7. Pfalz J.L., Rosenfeld A. Computer Representation of Planar Regions by their Skeletons. Communications of the Association for Computing Machinery, 1967, vol. 10, no. 2, pp. 119–125. DOI: 10.1145/363067.363120
Источник
Вестник ЮУрГУ. Серия «Компьютерные технологии, управление, радиоэлектроника». – 2015. – Т. 15, № 3. - С. 11-17. (Информатика и вычислительная техника)