Métodos para extração de atributos em imagens de impressão digital.
Ano de defesa: | 2019 |
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Autor(a) principal: | |
Orientador(a): | |
Banca de defesa: | |
Tipo de documento: | Tese |
Tipo de acesso: | Acesso aberto |
Idioma: | por |
Instituição de defesa: |
Universidade Federal de Campina Grande
Brasil Centro de Engenharia Elétrica e Informática - CEEI PÓS-GRADUAÇÃO EM CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO UFCG |
Programa de Pós-Graduação: |
Não Informado pela instituição
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Departamento: |
Não Informado pela instituição
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País: |
Não Informado pela instituição
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Palavras-chave em Português: | |
Link de acesso: | http://dspace.sti.ufcg.edu.br:8080/jspui/handle/riufcg/12700 |
Resumo: | Entre as várias características dos indivíduos que podem ser usadas em um sistema biométrico, as impressões digitais têm sido amplamente utilizadas, pois permitem alta precisão e exigem equipamentos de baixo custo. No entanto, o reconhecimento de impressões digitais ainda é um problema com lacunas de melhoria nos erros de falsa aceitação e falsa rejeição presentes em algoritmos de última geração. A confiabilidade desses algoritmos depende da qualidade da imagem da impressão digital e da informação extraída para realizar o reconhecimento. Neste contexto, a presente tese propõe novos métodos para a extração de atributos usando técnicas de segmentação, aprimoramento e definição de qualidade. Nosso objetivo é reduzir as taxas de erro e alcançar resultados competitivos no estado-da-arte. Esta tese apresenta um novo algoritmo para avaliação da qualidade global a partir de uma imagem de impressão digital, o que contribui para a redução de falsos positivos e diminui as taxas de erro. Os resultados mostraram que 10% das imagens de pior qualidade são responsáveis por mais de 60% dos erros. Além disso, um novo algoritmo para delimitar a região de interesse da impressão digital foi desenvolvido, superando trabalhos concorrentes com um aumento médio de 5,6% na precisão. Finalmente, propomos melhorias no processo de aprimoramento de impressões digitais inspiradas nas seguintes abordagens encontradas na literatura: ajuste de contraste, filtros Gabor e filtragem de domínio de frequência. Os métodos foram avaliados em relação às taxas de erro obtidas por um algoritmo para comparação de impressões digitais usando as bases de dados Fingerprint Verification Competition - (FVC 2000, 2002, 2004 e 2006) e FVC OnGoing. Os métodos apresentaram resultados competitivos em comparação outros trabalhos nas mesmas bases de dados. |