Применение триангуляции Делоне для формирования шаблона дактилоскопического изображения

Авторы

  • Владимир Юльевич Гудков Автор
  • Дарья Николаевна Лепихова Автор
  • Марина Львовна Гаврилова Автор
  • Михаил Леонидович Цымблер Автор

Аннотация

На сегодняшний день идентификация по отпечаткам пальцев – наиболее распространенный метод биометрической идентификации. Существующие модели идентификации отпечатков пальцев имеют ряд недостатков, влияющих на скорость и качество идентификации. Так большинство моделей не учитывают топологические характеристики изображений, в частности, классический метод измерения гребневого счета может выдавать неправильные значения в областях значительной кривизны гребневых линий. В статье представлена новая математическая модель для идентификации изображений отпечатков пальцев с учетом их топологических характеристик. Идентификация в рамках предложенной модели выполняется на базе шаблонов. Шаблоны содержат список всех контрольных точек, детектированных на изображении либо на его скелете, и список гребневых линий. Для гребневых линий и контрольных точек строятся наборы топологических векторов. Результат построения топологических векторов не зависит от расположения контрольных точек и учитывает их возможные мутации, что увеличивает стабильность предлагаемой математической модели. Дополнительно стабильность модели обеспечивается путем объединения базовых топологических векторов, построенных для всех контрольных точек и гребневых линий, в расширенный топологический вектор. Такое представление позволяет значительно уменьшить размер шаблона и оптимизировать использование памяти. Для сопоставления отпечатков в предлагаемой модели применяется триангуляция Делоне, которая строится на базе списка построенных топологических векторов. С помощью триангуляции определяются 112 возможных классов для топологических векторов. Такой подход позволяет увеличить скорость идентификации до 10 раз при сохранении ее точности. Предложенная классификация на основе триангуляции Делоне устойчива к поворотам и смещению изображений.

Биографии авторов

  • Владимир Юльевич Гудков
    д-р физ.-мат. наук, профессор кафедры электронных вычислительных машин
  • Дарья Николаевна Лепихова
    инженер-программист
  • Марина Львовна Гаврилова
    Ph.D., профессор кафедры компьютерных наук
  • Михаил Леонидович Цымблер
    канд. физ.-мат. наук, доцент, начальник отдела интеллектуального анализа данных и виртуализации Лаборатории суперкомпьютерного моделирования

Опубликован

2019-09-01

Выпуск

Раздел

Информатика и вычислительная техника