CECHY BIOMETRYCZNE: ODCISK PALCA

Podobne dokumenty
LINIE PAPILARNE 16:15-17:45

Detekcja twarzy w obrazie

Odciski palców ekstrakcja cech

Analiza obrazów - sprawozdanie nr 3

Diagnostyka obrazowa

rozpoznawania odcisków palców

Diagnostyka obrazowa

Analiza obrazów. Segmentacja i indeksacja obiektów

POB Odpowiedzi na pytania

BIBLIOTEKA PROGRAMU R - BIOPS. Narzędzia Informatyczne w Badaniach Naukowych Katarzyna Bernat

Grafika Komputerowa Wykład 2. Przetwarzanie obrazów. mgr inż. Michał Chwesiuk 1/38

Reprezentacja i analiza obszarów

Szacowanie wartości monet na obrazach.

Implementacja filtru Canny ego

Analiza i przetwarzanie obrazów

Reprezentacja i analiza obszarów

9. OBRAZY i FILTRY BINARNE 9.1 Erozja, dylatacja, zamykanie, otwieranie

Przekształcenia morfologiczne II i operacje na obrazach logicznych

Segmentacja obrazów cyfrowych z zastosowaniem teorii grafów - wstęp. autor: Łukasz Chlebda

Filtracja obrazu operacje kontekstowe

Zbigniew Sołtys - Komputerowa Analiza Obrazu Mikroskopowego 2016 część 7

Metody kodowania wybranych cech biometrycznych na przykładzie wzoru naczyń krwionośnych dłoni i przedramienia. Mgr inż.

WYKŁAD 3 WYPEŁNIANIE OBSZARÓW. Plan wykładu: 1. Wypełnianie wieloboku

Przetwarzanie obrazów wykład 7. Adam Wojciechowski

Przekształcenia punktowe

Operacje morfologiczne w przetwarzaniu obrazu

Opis ochrony danych osobowych oraz technologii wykorzystanej w zintegrowanym systemie informatycznym do obsługi wejść użytkowników karnetów OK

i ruchów użytkownika komputera za i pozycjonujący oczy cyberagenta internetowego na oczach i akcjach użytkownika Promotor: dr Adrian Horzyk

Filtracja obrazu operacje kontekstowe

Zadanie I. 2. Gdzie w przestrzeni usytuowane są punkty (w której ćwiartce leży dany punkt): F x E' E''

Co należy zauważyć Rzuty punktu leżą na jednej prostej do osi rzutów x 12, którą nazywamy prostą odnoszącą Wysokość punktu jest odległością rzutu

Wyższa Szkoła Informatyki Stosowanej i Zarządzania

Metody komputerowego przekształcania obrazów

Spośród licznych filtrów nieliniowych najlepszymi właściwościami odznacza się filtr medianowy prosty i skuteczny.

Definicja obrotu: Definicja elementów obrotu:

ALGORYTMY PRZETWARZANIA OBRAZÓW Projekt. Aplikacja przetwarzająca obrazy z możliwością eksportu i importu do programu MS Excel.

Analiza obrazu. wykład 7. Marek Jan Kasprowicz Uniwersytet Rolniczy 2009

Przetwarzanie obrazów wykład 4

Rozpoznawanie odcisków palców

Operacje przetwarzania obrazów monochromatycznych

Maskowanie i selekcja

Przetwarzanie obrazów rastrowych macierzą konwolucji

Proste metody przetwarzania obrazu

XVI Konferencja Sieci i Systemy Informatyczne Łódź, październik 2008 NEW MINUTIAE DETECTION CRITERIA IN FINGERPRINT RECOGNITION ALGORITHM

Laboratorium. Cyfrowe przetwarzanie sygnałów. Ćwiczenie 9. Przetwarzanie sygnałów wizyjnych. Politechnika Świętokrzyska.

w jednym kwadrat ziemia powietrze równoboczny pięciobok

Filtracja nieliniowa obrazu

Cyfrowe przetwarzanie obrazów i sygnałów Wykład 10 AiR III

Rok akademicki 2005/2006

WYKŁAD 7. Obraz z wykrytymi krawędziami: gdzie 1 - wartość konturu, 0 - wartość tła.

WYKŁAD 3. Przykłady zmian w obrazie po zastosowaniu Uniwersalnego Operatora Punktowego

Ćwiczenia z grafiki komputerowej 4 PRACA NA WARSTWACH. Miłosz Michalski. Institute of Physics Nicolaus Copernicus University.

Analiza obrazu. wykład 4. Marek Jan Kasprowicz Uniwersytet Rolniczy 2009

(12) OPIS OCHRONNY WZORU PRZEMYSŁOWEGO

Cyfrowe przetwarzanie obrazów i sygnałów Wykład 12 AiR III

Spis treści. Włodzimierz Gajda

Parametryzacja obrazu na potrzeby algorytmów decyzyjnych

ANALIZA I INDEKSOWANIE MULTIMEDIÓW (AIM)

Analiza danych z nowej aparatury detekcyjnej "Pi of the Sky"

Przetwarzanie obrazu

Analiza obrazu. wykład 6. Marek Jan Kasprowicz Uniwersytet Rolniczy 2009

Przetwarzanie obrazów wykład 2

BIOMETRIA WYKŁAD 4 CECHY BIOMETRYCZNE: ODCISK PALCA

WZORU PRZEMYSŁOWEGO PL KOPEĆ FABIAN P.P.H.U. MEBELKOF, Palikówka, (PL) WUP 07/2013. KOPEĆ FABIAN, Palikówka, (PL)

.: Zaznaczanie, kopiowanie i wklejanie w GIMPie :.

Szkieletyzacja 2. Rysunek 1.1. Siatka: a), b) h

Ćwiczenie 12 Różdżka, szybkie zaznaczanie i zakres koloru

ZABEZPIECZENIA POLSKICH BANKNOTÓW

Pomiar indukcji pola magnetycznego w szczelinie elektromagnesu

Ćwiczenia GIMP. S t r o n a Uruchom program gimp: 2. I program się uruchomił:

Podstawy Informatyki Wykład V

Fotografia cyfrowa obsługa programu GIMP

PLANIMETRIA CZYLI GEOMETRIA PŁASZCZYZNY CZ. 3

Automatyczne tworzenie trójwymiarowego planu pomieszczenia z zastosowaniem metod stereowizyjnych

(12) OPI S OCHRONN Y WZORU PRZEMYSŁOWEGO

Przekształcanie wykresów.

Zygmunt Wróbel i Robert Koprowski. Praktyka przetwarzania obrazów w programie Matlab

KGGiBM GRAFIKA INŻYNIERSKA Rok III, sem. VI, sem IV SN WILiŚ Rok akademicki 2011/2012

Grafika komputerowa. Zajęcia IX

Dokument zawiera podstawowe informacje o użytkowaniu komputera oraz korzystaniu z Internetu.

Formaty obrazów rastrowych biblioteki PBM

Cyfrowe Przetwarzanie Obrazów i Sygnałów

Ćwiczenie 9. Rzutowanie i wymiarowanie Strona 1 z 5

Materiały dydaktyczne: Maciej Krzymowski. Biometryka

Grafika inżynierska i rysunek geodezyjny

Filtracja liniowa (metody konwolucyjne, tzn. uwzględniające pewne otoczenie przetwarzanego piksla):

WZORU UŻYTKOWEGO PL Y1 B65D 5/18 ( ) B65D 71/00 ( ) Skrzyniarz Adam Firma ADAM'S, Przeźmierowo, PL

Maski warstw. Nic nie zastąpi przykładu, na którym jest jasno pokazane co i jak, a więc koniec wymądrzania się, zobaczmy o czym ja w ogóle mówię.

Podstawy programowanie systemów wizyjnych InSight firmy Cognex. Środowisku InSight Explorer / Spreadshee

PL B3. BORCZYK MONIKA, Bielsko-Biała, PL BUP 13/09. MONIKA BORCZYK, Bielsko-Biała, PL WUP 12/13 RZECZPOSPOLITA POLSKA

WYKŁAD 2 Znormalizowane elementy rysunku technicznego. Przekroje.

3. OPERACJE BEZKONTEKSTOWE

Efekt rollover ze wskaźnikiem wybranej opcji

Treść wykładu. Przetwarzanie i analiza obrazów w Matlabie Cz.2. Badanie i filtracja szumu. Obraz i jego szum: Profile i histogram obrazu szumu

WZORU PRZEMYSŁOWEGO PL RZECZPOSPOLITA POLSKA (12) OPIS OCHRONNY (19) PL (11) (51) Klasyfikacja: (21) Numer zgłoszenia: 15702

Detekcja punktów zainteresowania

Algorytmy Laplacian of Gaussian i Canny ego detekcji krawędzi w procesie analizy satelitarnych obrazów procesów atmosferycznych.

Cyfrowe przetwarzanie obrazów. Dr inż. Michał Kruk

Krzysztof Ślot Biometria Łódź, ul. Wólczańska 211/215, bud. B9 tel

Kolektor. Zagadnienia. Wyciągnięcia po profilach, Lustro, Szyk. Wykonajmy model kolektora jak na rys. 1.

Transkrypt:

CECHY BIOMETRYCZNE: ODCISK PALCA Odcisk palca można jednoznacznie przyporządkować do osoby. Techniki pobierania odcisków palców: Czujniki pojemnościowe - matryca płytek przewodnika i wykorzystują zjawisko kondensacji ładunku elektrycznego między przerwami linii papilarnych, a czujnikiem Czujniki optyczne - działające w paśmie podczerwieni i wykorzystujące zjawisko całkowitego wewnętrznego odbicia Czujniki termiczne - wykrywające zmiany temperatury w miejscu styku linii papilarnej z czujnikiem Podstawowymi cechami wyróżniającymi odcisku palca są: delta (dwie linie równoległe, które rozchylają się w pewnym punkcie w kształt lejka. Ramiona delty dzielą wzór na trzy zasadnicze części: podstawę, rdzeń i pokrywę) termin wewnętrzny (punkt wyznaczony w centrum wzoru) termin zewnętrzny (punkt wyznaczony w obrębie delty) linia Galtona (łączy termin zewnętrzny z terminem wewnętrznym) minucje Wydobycie cech charakterystycznych z obrazu wymaga wdrożenie preprocessingu poprzez oczyszczenie z artefaktów i wydzielenie składowych zdatnych do analizy. Etap 1. Pozyskanie obrazu wejściowego Rysunek 1 Analizowany obraz odcisku palca. Przebarwienia na krawędziach (które bezwzględnie należy usunąć) wynikają z charakterystyki pracy urządzenia pobierającego. Etap 2 Usuwanie przebarwień ręcznie w dowolnym programie graficznym (dla małych baz danych). badając histogram linii pionowych i poziomych i usuwając na krawędziach linie znacząco odbiegające od średniej. JSW Strona 1

Etap 3 Zmiana na obraz w odcieniach szarości Etap 4 Normalizacja histogramu JSW Strona 2

Etap 5 Binaryzacja obrazu Rysunek 2 Zbinaryzowany odcisk palca: metoda Otsu (po lewej), metoda Bernsena (po prawej) Etap 6 Ścienianie. Rysunek 3 Efekt ścieniania algrorytmem KMM: binaryzacja Otsu (po lewej), binaryzacja Bernsena (po prawej) JSW Strona 3

Rysunek 4 Efekt ścieniania z zastosowaniem maski: binaryzacja Otsu (po lewej), binaryzacja Bernsena (po prawej) Operacje morfologiczne przypomnienie z AIPO Erozja - jest to proces usuwania nadmiernych pikseli krawędziowych obiektów na zbinaryzowanym obrazie. W tym celu usuwa się wszelkie czarne piksele, które mają co najmniej jednego białego sąsiada. Dylatacja - jest procesem dokładnie odwrotnym do erozji - tym razem sprawdza się elementami strukturalnymi białe piksele i jeśli ich otoczenie pasuje do elementu, zamienia się je na czarne. Dylatacja służy do uzupełniania małych otworów i niepożądanych wcięć w figurach. Najprostsza forma dylatacji zakłada zaczernienie każdego piksela, który ma białego sąsiada. Przykładowe maski dylatacyjne to (gdzie 1 to piksel czarny, a 0 to piksel biały): 0 0 0 0 0 1 1 0 0 Każdą z masek przykłada się do piksela czterokrotnie - za każdym razem obracając ją o kolejne 90 o. Oprócz podanych wyżej masek stosuje się wiele innych, także większych, w zależności od specyfiki posiadanych obrazków. Otwarcie - jest to wykonanie najpierw erozji, a potem dylatacji. Zamknięcie - jest to wykonanie najpierw dylatacji, a potem erozji. JSW Strona 4

MINUCJE Kombinacje dwóch podstawowych elementów linii: zakończeń i rozwidleń grzbietów. Na każdym palcu znajduje się ich od 30 do 40. Zakłada się że już 20 minucji wystarczy do jednoznacznego określenia osoby RODZAJ MINUCJI WYGLĄD SYMBOL 1 1 Początek J 2 Zakończenie - jest to czarny piksel na ścienionym obrazie, który ma dokładnie jednego sąsiada T 3 4 5 6 7 8 Rozwidlenie - jest to czarny piksel na ścienionym obrazie, który ma dokładnie trzech sąsiadów B 1 Podwójne rozwidlenie - są to dwie minucje typu rozwidlenie leżące obok siebie tak, że druga znajduje się na ramieniu pierwszej Potrójne rozwidlenie - są to trzy minucje typu rozwidlenie leżące obok siebie tak, że druga znajduje się na ramieniu pierwszej, a trzecia na ramieniu drugiej Punkt - jest to niewielkie izolowane skupisko czarnych punktów Odcinek (wyspa) jest to większe, podłużne izolowane skupisko czarnych punktów, aby ją odnaleźć należy sprawdzić czy nie ma dwóch połączonych krótką linią minucji typu zakończenie Linia szczątkowa B 2 B 3 Pn S Lr 9 Linia przechodząca Li 10 11 Styk boczny Oczko - są to dwie minucje typu rozwidlenie leżące blisko siebie i skierowane do siebie stroną rozwidloną (możliwe podwójne: O 2 ) J O 1 12 Oczko podwójne - są to dwie minucje typu oczko O 2 13 Mostek - są to dwie minucje typu rozwidlenie leżące blisko siebie i skierowane do siebie stroną P 1 1 Czesław Grzeszyk: Kryminalistyczne badania śladów linii papilarnych. Legionowo: Wydawnictwo Centrum Szkolenia Policji, 1993. ISBN 83-85714-05-7. JSW Strona 5

14 Łącznik - są to dwie minucje typu rozwidlenie leżące nieco dalej od siebie niż w przypadku mostka i łączące dwie równoległe linie papilarne P 1 15 Łącznik bliźniaczy (Mostek podwójny) P 2 16 Widły - jest to piksel, który ma 4 sąsiadów, a linia papilarna, na której leży, rozdziela się na 3 inne 17 Trójnóg Tr 18 Skrzyżowanie - jest to piksel, który ma 4 sąsiadów i leży na przecięciu 2 linii papilarnych D 19 20 Haczyk - jest to połączenie minucji typu rozwidlenie z minucją typu zakończenie tak, że ta druga jest na jednym z ramion tej pierwszej Złącze pojedyncze (Ostroga) - jest to połączenie minucji typu rozwidlenie z minucją typu zakończenie tak, że ta druga jest na podstawowej linii tej pierwszej 21 Złącze podwójne 22 Złącze potrójne U Jn 1 Jn 2 Jn 3 23 Minucja typu M M JSW Strona 6

Jak usunąć fałszywe minucje typu zakończenie z krańców odcisku? Najprościej jest wyciąć wszystkie minucje, które mieszczą się na brzegu obszaru zawierającego odcisk. Bardziej skomplikowana metoda zakłada podział zbinaryzowanego obrazu odcisku na kwadraty/prostokąty i zliczanie w nich czarnych pikseli. Kwadraty, w których ilość czarnych pikseli jest znacząco niska, stanowią tło obrazka. Minucje w nich leżące należy usunąć. Do tego należy również usunąć minucje, które leżą w bliskim sąsiedztwie kwadratów tła. Należy również usunąć minucje leżące znacząco blisko krawędzi obrazu. Poniżej znajduje się obraz ze wszystkimi minucjami, na różowo zaznaczono te, które należy usunąć. JSW Strona 7