fingerprint recognition by matching of gabor filter-based patterns
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Fingerprint Recognition by Matching of Gabor filter-based Patterns. Diplomarbeit Aufgabensteller: Prof. Dr. Bernd Radig Betreuer: Dipl. Inf. Matthias Wimmer. Biometrics. Idea: Authentification of human beings using physical characteristics. History of the use of fingerprints: - PowerPoint PPT PresentationTRANSCRIPT
Markus Huppmann
Chair for Image UnderstandingComputer Science
Technische Universität München
Fingerprint Recognition by Matching of Gabor filter-based
Patterns
Diplomarbeit
Aufgabensteller: Prof. Dr. Bernd Radig
Betreuer: Dipl. Inf. Matthias Wimmer
24.01.2007 2Technische Universität MünchenMarkus Huppmann
Biometrics
History of the use of fingerprints:19th century: Uniqueness of fingerprints1998: FBI - IAFIS, Integrated Automatic Fingerprint Identification System
Idea:
Authentification of human beings using physical characteristics
Authentification (Workflow) Enrollment Detection of unique attributes Creation of the template Matching: Comparison of the template with other
templates
→ Matching score
→ Decision: Acceptance or rejection (threshold)
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Minutiae Matching (1)
Fingerprint recognition using ridge singularities:
- Ridge bifurcation
- Ridge ending
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Minutiae Matching (2)
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Minutiae Matching (3)
24.01.2007 6Technische Universität MünchenMarkus Huppmann
→ Matching score
Matching:
Problems
24.01.2007 7Technische Universität MünchenMarkus Huppmann
Fingerprints of dry or wet fingers
Non-overlapping areas
→ Global approach: Pattern Matching
Pattern Matching
Gabor filter-based Pattern Matching Normalization Segmentation
Reference point detection Gabor filter Creation of the Feature Map Matching
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Reference Point Detection
24.01.2007 9Technische Universität MünchenMarkus Huppmann
Reference point defined as the point, where the ridges possess the highest curvature
Orientation map
Gabor Filter (1)
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Sinusoid multiplied by a Gaussian function
Gabor Filter (2)
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Gabor filter in direction 0°
Gabor Filter (3)
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Creation of the Feature Map
Tessellation → Template
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Creation of the Feature Map
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Matching (1)
Comparison of the feature maps:
Similar feature maps
→ low distance
→ "good" matching score
→ acceptance
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Matching (2)
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Matching (3)
Different feature maps
→ high distance
→ "bad" matching score
→ rejection
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Matching (4)
24.01.2007 18Technische Universität MünchenMarkus Huppmann
Tests Database of 80 fingers with 4 fingerprints per finger 2 Tests:
Genuine test:
Matching of every fingerprint of the same finger
(1A:1B, 1A:1C, 1A:1D, 1B:1C, … , 1C:1D)
→ "good" matching scores
Imposter test:Matching of the first fingerprint of every set with the first fingerprint
of the other sets
(1A:2A, 1A:3A, … , 79A:80A)
→ "bad" matching scores
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Biometric benchmarks FAR: false acceptance rate
FRR: false rejection rate
EER: equal error rate
optimal threshold where FAR = FRR
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Test results
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equal error rate = 1.88 %
Questions?
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