Análise e Comparação de Métodos de Pré-processamento deImagens e Extração de Características em Impressões Digitais

Nome: Rafael Baeta Orientador: Dr. David Menotti

Introdução Motivação Objetivos Pré-Processamento Extração de Características Experimentos Conclusão

Apresentação

Uma impressão digital consiste em um padrão de picos e vales na superfície da ponta do dedo.

Introdução

Esses padrões geram diferentes tipos de características.

Introdução

Esses padrões geram diferentes tipos de características.

Introdução

Fácil aquisição; Amplamente utilizada; Praticamente imutável ao longo da vida.

Motivação

Estudar, implementar e avaliar métodos de Pré-Processamento;

Estudar, implementar e avaliar métodos de Extração de características;

Avaliar um método de extração de características.

Objetivos

É a etapa que visa melhorar a qualidade da imagem.

Pré-Processamento

Métodos estudados e implementados:

Pré-Processamento em Wang & Wang Normalização; Filtragem através do filtro Gaussiano.

Pré-Processamento em Ribeiro & Nazaré & Menotti Equalização de Histograma; Binarização; Filtragem através do filtro de Gabor; Afinamento.

Pré-Processamento

Normalização: gera uma distribuição mais uniforme dos níveis de cinza.

Pré-Processamento

Segmentação: divide a imagem em partes. Nesse caso “corpo” da impressão e fundo.

Pré-Processamento

Equalização de Histograma: tem como objetivo melhorar o contraste da imagem.

Pré-Processamento

Filtragem Filtro Gaussiano: tem como objetivo suavizar a

imagem.

Pré-Processamento

Filtragem Filtro Gabor: tem como objetivo melhorar imagens que

se assemelham a senoidais.

Pré-Processamento

Binarização Divide a imagem em duas classes utilizando-se um

limiar.

Pré-Processamento

Afinamento Processo realizado com o intuito de auxiliar o processo

de extração de características.

Pré-Processamento

Etapa em que são extraídas as características de interesse, sua eficácia está fortemente relacionada a qualidade da imagem fornecida pela etapa pré-processamento.

Extração de Características

Métodos estudados e implementados:

Extração de característica em Wang & Wang: Cálculo do campo de orientação; Cálculo do índice de Poincare.

Extração de características em Ribeiro & Nazaré & Menotti: Condition Number.

Extração de Características

Campo de orientação. Fornece a direção em graus das cristas.

Extração de Características

Índice de Poincare Pode ser calculado da obtenção podemos calcular o

índice de Poincare e localizar as regiões singulares (Core e Delta).

Extração de Características

Condition Number O CN de um ponto P é um valor definido como sendo a

metade da soma de diferenças entre pares adjacentes de pixels ao longo da vizinhança de um pixel P.

Extração de Características

Experimentos realizados em Wang & Wang

Experimentos

Foi utilizado o filtro da Moda e o filtro da Moda Adaptado para suavizar a imagem.

Filtro da Moda

Experimentos

Filtro da Moda Adaptado

Experimentos

Campo de orientação obtido pelo filtro da moda:

Experimentos

Campo de orientação obtido pelo filtro da moda adaptado:

Experimentos

Campo de orientação sobreposto:

Experimentos

Campo de orientação sobreposto:

Experimentos

Experimentos realizados em Menotti & Ribeiro & Nazaré:

Experimentos

Experimentos realizados em Menotti & Ribeiro & Nazaré:

Experimentos

Neste trabalho foram estudou-se, implementou-se e avaliou-se métodos de pré-processamento e extração de características, os pontos singulares Delta e Core não foram detectados apesar das inúmeras tentivas. Na etapa de pré-processamento de [5] observou-se a necessidade de um método mais robusto para a otimização da imagem e consequentemente a redução de minúcias espúrias e falso positivas. Futuramente será vericado se estas de fato interferem no reconhecimento e será desenvolvido um método de matching ou casamento.

Conclusão

[1] Pedro Ribeiro Mendes Júnior, Antonio Carlos de Nazaré Júnior, and David Menotti. Autenticação de Fingerprints, UFOP – Universidade Federal de Ouro Preto

[2] Sen Wang and Yangsheng Wang. Fingerprint enhancement in the singular point area. IEEE Signal Processing Letters, 11(1):1619, 2004.

Referências