Методы предварительной обработки дактилоскопических изображений в биометрических системах идентификации личности Магистерская диссертация Кривицкой Д.П. Научный руководитель д.т.н., профессор Селянинов М.Ю.

Содержание Актуальность Актуальность Актуальность Цели и задачи Цели и задачи Цели и задачи Цели и задачи Объект и предмет исследования Объект и предмет исследования Объект и предмет исследования Объект и предмет исследования Научная гипотеза Научная гипотеза Научная гипотеза Научная гипотеза Основные результаты Основные результаты Основные результаты Основные результаты Научная новизна Научная новизна Научная новизна Научная новизна Выносимые на защиту положения Выносимые на защиту положения Выносимые на защиту положения Выносимые на защиту положения

Актуальность Необходимость внедрения новых высокопроизводительных гибких технологий преобразования и анализа дактилоскопической информации в связи с возрастающими требованиями к точности и производительности

Цели и задачи 1.Разработать и реализовать алгоритм сегментации с глобальным порогом на основе гистограммы изображения. 2.Разработать и реализовать алгоритм определения оптимального порога, минимизирующего среднюю ошибку сегментации. 3.Разработать и реализовать алгоритм адаптивной пороговой обработки. 4.Исследовать и сравнить разработанные алгоритмы.

Объект и предмет исследования Объект исследования - изображения отпечатков пальцев Предмет исследования - сегментация

Научная гипотеза Адаптивная пороговая обработка должна дать более точные результаты, чем сегментация на основе глобального порога, но будет менее производительной

Основные результаты Сегментация с глобальным порогом на основе гистограммы изображения Бинаризированное полутоновое изображение отпечатка пальца Исходное полутоновое изображение отпечатка пальца

Основные результаты Сегментация с глобальным порогом на основе гистограммы изображения Бинаризированное полутоновое изображение отпечатка пальца Исходное полутоновое изображение отпечатка пальца

Основные результаты Сегментация с глобальным порогом на основе определения оптимального порога, минимизирующего среднюю ошибку сегментации Бинаризированное полутоновое изображение отпечатка пальца Исходное полутоновое изображение отпечатка пальца

Основные результаты Сегментация с глобальным порогом на основе определения оптимального порога, минимизирующего среднюю ошибку сегментации Бинаризированное полутоновое изображение отпечатка пальца Исходное полутоновое изображение отпечатка пальца

Основные результаты Сегментация с глобальным порогом на основе метода адаптивной пороговой обработки Исходное полутоновое изображение отпечатка пальца Бинаризированное полутоновое изображение отпечатка пальца

Основные результаты Сегментация с глобальным порогом на основе метода адаптивной пороговой обработки Исходное полутоновое изображение отпечатка пальца Бинаризированное полутоновое изображение отпечатка пальца

Основные результаты метод обработки время обработки первого образца, сек время обработки второго образца, сек сегментация с глобальным порогом на основе гистограммы изображения сегментация с глобальным порогом на основе определения оптимального порога, минимизирующего среднюю ошибку сегментации сегментация с глобальным порогом на основе метода адаптивной пороговой обработки

Научная новизна разработан алгоритм адаптивной пороговой адаптации, проведено сравнение разработанного алгоритма с алгоритмом сегментации, использующим глобальный порог на основе гистограммы изображения, и с алгоритмом на основе определения оптимального порога с минимизацией средней ошибки.

Выносимые на защиту положения Методы с глобальной пороговой обработкой и методы на основе определения оптимального порога, минимизирующего среднюю ошибку, позволяют повысить производительность, но не дают тех результатов качества, которые удается получить при обработке полутоновых изображений методом с применением адаптивной пороговой обработки

Спасибо за внимание