Mudanças entre as edições de "Identificações de Impressões Digitais em Tempo Real"
| Linha 1: | Linha 1: | ||
;Autor: | ;Autor: | ||
| + | Jânio Anselmo | ||
;Resumo: | ;Resumo: | ||
| + | |||
| + | Este trabalho apresenta dois algoritmos para identificar impress˜oes digitais em tempo real. | ||
| + | Ambos têm como objetivo primário reconhecer em um banco de imagens pré-cadastradas a | ||
| + | imagem que mais se assemelha com a imagem coletada por um leitor biométrico (imagem | ||
| + | de entrada). A primeira metodologia identifica impress˜oes através de uma combinação da | ||
| + | transformada wavelet de Haar modificada e as informações direcionais obtidas pelo gradiente | ||
| + | em múltiplas resoluções. A segunda proposta identifica impress˜oes digitais pela metodologia | ||
| + | clássica, onde se faz a detecção de minúcias. Para realização da identificação, é pré-estabelecido | ||
| + | um grau de similaridade entre a imagem de entrada e das imagens do banco de dados. A imagem | ||
| + | que apresentar maior similaridade é eleita como identificada pelos algoritmos. Os resultados | ||
| + | obtidos demonstram um elevado grau de acerto e satisfação, em ambas propostas. | ||
;Palavras chave: | ;Palavras chave: | ||
| + | |||
| + | Transformada Wavelet, Extração de Minúcias, Biometria, Impress˜ao Digital, | ||
| + | Matlab®. | ||
;Abstract: | ;Abstract: | ||
| + | |||
| + | This paper presents two algorithms for identifying fingerprints in real time. Both there is | ||
| + | primary purpose recognizing in an image database (pre-registered) the image that most resembles | ||
| + | the image collected by a biometric reader (input image). The methodology identifies the | ||
| + | first impressions through a combination of the Haar wavelet transform and modified directional | ||
| + | information obtained by the gradient in multiple resolutions. The second proposal identifies | ||
| + | fingerprints by the conventional method, which makes the detection of minutiae. To perform | ||
| + | the identification, it is established a predetermined degree of similarity between the input image | ||
| + | and the images from the database. The image that clearly shows highest similarity is chosen as | ||
| + | identified by the algorithms. The results obtained demonstrate a high degree of matching (and | ||
| + | satisfaction) in both proposals. | ||
;Keywords: | ;Keywords: | ||
| + | |||
| + | Wavelet Transform, Minutiae Extraction, Biometrics, Fingerprint, Matlab®. | ||
;[[Media:TCCCSTST006_2011.pdf |Monografia.pdf]]: | ;[[Media:TCCCSTST006_2011.pdf |Monografia.pdf]]: | ||
Edição atual tal como às 08h57min de 17 de abril de 2012
- Autor
Jânio Anselmo
- Resumo
Este trabalho apresenta dois algoritmos para identificar impress˜oes digitais em tempo real. Ambos têm como objetivo primário reconhecer em um banco de imagens pré-cadastradas a imagem que mais se assemelha com a imagem coletada por um leitor biométrico (imagem de entrada). A primeira metodologia identifica impress˜oes através de uma combinação da transformada wavelet de Haar modificada e as informações direcionais obtidas pelo gradiente em múltiplas resoluções. A segunda proposta identifica impress˜oes digitais pela metodologia clássica, onde se faz a detecção de minúcias. Para realização da identificação, é pré-estabelecido um grau de similaridade entre a imagem de entrada e das imagens do banco de dados. A imagem que apresentar maior similaridade é eleita como identificada pelos algoritmos. Os resultados obtidos demonstram um elevado grau de acerto e satisfação, em ambas propostas.
- Palavras chave
Transformada Wavelet, Extração de Minúcias, Biometria, Impress˜ao Digital, Matlab®.
- Abstract
This paper presents two algorithms for identifying fingerprints in real time. Both there is primary purpose recognizing in an image database (pre-registered) the image that most resembles the image collected by a biometric reader (input image). The methodology identifies the first impressions through a combination of the Haar wavelet transform and modified directional information obtained by the gradient in multiple resolutions. The second proposal identifies fingerprints by the conventional method, which makes the detection of minutiae. To perform the identification, it is established a predetermined degree of similarity between the input image and the images from the database. The image that clearly shows highest similarity is chosen as identified by the algorithms. The results obtained demonstrate a high degree of matching (and satisfaction) in both proposals.
- Keywords
Wavelet Transform, Minutiae Extraction, Biometrics, Fingerprint, Matlab®.
- Publicações decorrentes do trabalho
- Apêndices