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Nome: Rafael Baeta Orientador: Dr. David Menotti

Análise e Comparação de Métodos de Pré-processamento de Imagens e Extração de Características em Impressões Digitais. Nome: Rafael Baeta Orientador: Dr. David Menotti. Apresentação. Introdução Motivação Objetivos Pré-Processamento Extração de Características Experimentos

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Nome: Rafael Baeta Orientador: Dr. David Menotti

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Presentation Transcript


  1. Análise e Comparação de Métodos de Pré-processamento deImagens e Extração de Características em Impressões Digitais Nome: Rafael Baeta Orientador: Dr. David Menotti

  2. Apresentação • Introdução • Motivação • Objetivos • Pré-Processamento • Extração de Características • Experimentos • Conclusão

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

  4. Introdução • Esses padrões geram diferentes tipos de características.

  5. Introdução • Esses padrões geram diferentes tipos de características.

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

  7. Objetivos • Estudar, implementar e avaliar métodos de Pré-Processamento; • Estudar, implementar e avaliar métodos de Extração de características; • Avaliar um método de extração de características.

  8. Pré-Processamento • É a etapa que visa melhorar a qualidade da imagem.

  9. 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.

  10. Pré-Processamento • Normalização: gera uma distribuição mais uniforme dos níveis de cinza.

  11. Pré-Processamento • Segmentação: divide a imagem em partes. Nesse caso “corpo” da impressão e fundo.

  12. Pré-Processamento • Equalização de Histograma: tem como objetivo melhorar o contraste da imagem.

  13. Pré-Processamento • Filtragem • Filtro Gaussiano: tem como objetivo suavizar a imagem.

  14. Pré-Processamento • Filtragem • Filtro Gabor: tem como objetivo melhorar imagens que se assemelham a senoidais.

  15. Pré-Processamento • Binarização • Divide a imagem em duas classes utilizando-se um limiar.

  16. Pré-Processamento • Afinamento • Processo realizado com o intuito de auxiliar o processo de extração de características.

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

  18. 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: • ConditionNumber.

  19. Extração de Características • Campo de orientação. • Fornece a direção em graus das cristas.

  20. Extração de Características • Índice dePoincare • Pode ser calculado da obtenção podemos calcular o índice de Poincare e localizar as regiões singulares (Core e Delta).

  21. Extração de Características • ConditionNumber • 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.

  22. Experimentos • Experimentos realizados em Wang & Wang

  23. Experimentos • Foi utilizado o filtro da Moda e o filtro da Moda Adaptado para suavizar a imagem. • Filtro da Moda

  24. Experimentos • Filtro da Moda Adaptado

  25. Experimentos • Campo de orientação obtido pelo filtro da moda:

  26. Experimentos • Campo de orientação obtido pelo filtro da moda adaptado:

  27. Experimentos • Campo de orientação sobreposto:

  28. Experimentos • Campo de orientação sobreposto:

  29. Experimentos • Experimentos realizados em Menotti & Ribeiro & Nazaré:

  30. Experimentos • Experimentos realizados em Menotti & Ribeiro & Nazaré:

  31. Conclusão • 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 vericadose estas de fato interferem no reconhecimento e será desenvolvido um método de matching ou casamento.

  32. Referências [1] Pedro Ribeiro Mendes Júnior, Antonio Carlos de Nazaré Júnior, andDavid Menotti. Autenticação de Fingerprints, UFOP – Universidade Federal de Ouro Preto [2] SenWang and Yangsheng Wang. Fingerprint enhancement in the singular point area. IEEE Signal Processing Letters, 11(1):1619, 2004.

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