1.3.2. Метод сравнения отпечатков по ключевым точкам (минуциям)

Рассмотрим более подробно метод сравнения отпечатков пальца, основанный на сравнении ключевых точек. Схема алгоритма представлена на рисунке 1.4.

Рис.1.4. Блок-схема алгоритма сравнения отпечатков с использование минуции

Как правило изображение, полученное с помощью сканера, имеет низкое качество. На качество полученного изображения влияет множество факторов – сила нажима пальца при сканировании, влажность воздуха, чистота пальца и самого сканера. Поэтому для повышения качества исходного изображения используют различные методы фильтрации.

На этапе скелетизации бинарное изображение образа отпечатка пальца утончаются до скелета.

Скелетом линии называется простая цепь (u,v)с вершинамиuиv-смежностями, проходящая вблизи геометрического центра линии, причем для каждой вершинысуществует ровно две смежные с ней вершиныи, при этом вершиныине являются смежными.

Далее в скелете изображения производится поиск минуций – ключевых точек. В большинстве алгоритмов для распознавания используется только два типа минуций- окончание и разветвление. В скелете изображения они определяются следующим образом:

Окончанием называется вершина скелета такая, что для неё существует ровно одна смежная с ней вершина. Разветвлением называется такая вершина скелета, что для неё существует ровно три смежные вершины,и, попарно несмежные.

Следующим этапом является поиск минуций в изображении. Для каждой ключевой точки определяется её тип (окончание или разветвление), координаты хиу, ориентация.

На рисунке 1.5 приведены результаты этапов фильтрации, скелезации и поиска минуций для образа отпечатка пальца.

а б в

Рис. 1.5. Изображение после фильтрации (а), скелет изображения (б) минуции (в).

Последним этапом аутентификации по отпечатку пальца является сравнение принятого на вход алгоритма изображение с эталоном из базы данных. На основе анализа всех имеющихся данных с использованием решающего правила принимается решение о разрешении или запрещении доступа.

1.4 Обзор существующих алгоритмов цифровой обработки образов отпечатка пальца

Рассмотрим наиболее распространенные на сегодняшний день алгоритмы обработки отпечатков пальца.

1.4.1 Сглаживающий фильтр

Данный метод широко используется для удаления шумов в изображении вообще и для удаления шумов в образе отпечатка пальца в частности. Заключается в сканировании всего изображения окном Nразмерностии перерасчета значения интенсивности для каждого пикселя. Новое значение вычисляется как среднее арифметическое от значения всех пикселей, попавших в окно:

,

где - новое значение интенсивности пикселя с координатами,- исходное значение интенсивности для пикселя с координатами.

(а) (б)

Рис. 1.6. Нормализованное изображение(а) и изображение после обработки сглаживающим фильтром (б).

1.4.2 Медианный фильтр

Так же широко распространенный метод удаления шумов в изображении. Изображение сканируется окном размерности , значение интенсивности пикселей внутри каждого окна сортируется по возрастанию (убыванию); выходным значением является интенсивность пикселя, находящегося в середине списка.

Пример