ENHANCEMENTS IN FINGERPRINT AUTHENTICATION
Date
2017-06-02
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
Publisher
Abstract
Fingerprint identification and verification tasks are among the most
challenging tasks in image processing and machine learning domains. Fingerprint
processing presents a key issue in the biometric technologies and information
security. According to the fraction of the people population based on the complete
detection of the biometric fingerprint feature such as ridge structure, incomplete
(portion) fingerprint image identification and verification task is very difficult to be
accomplished. The main challenge in this problem is that the partial loss of the ridge
structure in the incomplete fingerprint image.
In this thesis, we studied the effectiveness of global feature approach in
fingerprint identification and verification task that can deal with the partial image
loss or incomplete fingerprint image. Global feature vector extraction is the main
global approach that we contribute in this thesis. In this case, we implemented global
geometrics based feature extraction for fingerprint identification and verification
task. A set of global features (seven-moment values) were extracted from the partial
fingerprint (incomplete fingerprint image). The study shows that global feature
vector can more efficiently deal with incomplete fingerprint recognition problem
when compared with the classical approach to the fingerprint identification and
verification problem which is based on extracting minutia features from the
fingerprint rides as well as the pores in different feature extraction levels.
The studied system has been tested using a database that was randomly
generated out of some random incomplete fingerprint images. Randomly generated
incomplete fingerprint images were sorted into 10 groups according to the size of the
missing part in each image. Then we randomly selected random images from each
group to compose a new challenge dataset to be tested in two different approaches
which are global, and Local feature extraction approaches.
The experimental results show that global approach has about 87% while the
local approach has 17% of identification and verification effectiveness. This means
global approach improves the performance of the fingerprint identification and
verification system on partial (incomplete) fingerprint images by 70% more than the
classical approach.
Description
PARMAK İZİ DOĞRULAMADA GELİŞME
ÖZ: Parmak izi tanımlama ve doğrulama görevleri, işleme ve makine öğrenimi alanlarındaki en zorlu görevler arasındadır. Parmak izi işlemesi, biyometrik teknolojisi ve bilgi güvenliğinde kilit noktayı teşkil etmektedir. Çizgi yapısı gibi biyometrik parmak izi özniteliğinin bütün tanımlamasına dayalı halk nüfusu oranına göre, eksik (kısım) parmak izi görüntü tanımlaması ve doğrulamasının yapılması çok zordur. Bu sorundaki asıl zorluk eksik parmak izi görüntüsündeki çizgi yapısının kısmi kaybıdır. Bu tezde, kısmi görüntü kaybı ve ya eksik parmak izi görüntüsüyle çalışabilen parmak izi tanımlama ve doğrulama görevine küresel öznitelik yaklaşımının etkinliğini inceleyeceğiz. Küresel öznitelik vektör çıkarımı, bu tezde incelediğimiz ana küreselleşme yaklaşımıdır. Bu durumda, parmak izi tanımlama ve doğrulama görevi için, küresel geometri temelli öznitelik çıkarımı uyguladık. Birtakım küresel öznitelikler (yedi moment değeri), kısmi parmak izinden (eksik parmak izi) çıkarılmıştır. Bu çalışma, farklı öznitelik çıkarımı seviyelerinde parmak izi dalgaları ve gözeneklerinden küçük detaylı öznitelik çıkarma işleminden oluşan parmak izi tanımlama ve doğrulama problemine yönelik geleneksel yaklaşımla karşılaştırıldığında, küresel öznitelik vektörünün eksik parmak izi tanımlama problemiyle daha etkin bir şekilde çalışacağını göstermektedir. Üzerinde çalışılan sistem, birtakım rastgele seçilmiş eksik parmak izi görüntülerinden oluşturulmuş bir veri tabanı kullanılarak test edilmiştir. Rastgele oluşturulan eksik parmak izi görüntüleri, her görüntüdeki eksik parçanın büyüklüğüne 10 gruba ayrılmıştır. Sonrasında, her gruptan rastgele seçilen üç görüntüden yeni bir veri seti oluşturulmuş ve küresel ve yerel öznitelik çıkarımı olmak üzere iki farklı yaklaşımla test edilmiştir. Deneysel sonuçlar, küresel yaklaşımın %87 oranında tanımlama ve doğrulama etkinliği varken yerel yaklaşımın %17 oranında etkinliği olduğunu göstermiştir. Bu sonuç, küresel yaklaşımın, parmak izi tanımlama ve doğrulama sisteminin kısmi (eksik) parmak izi görüntüleri üzerindeki performansını, geleneksel yaklaşımdan %70 oranında daha fazla geliştirdiğini göstermektedir.
ÖZ: Parmak izi tanımlama ve doğrulama görevleri, işleme ve makine öğrenimi alanlarındaki en zorlu görevler arasındadır. Parmak izi işlemesi, biyometrik teknolojisi ve bilgi güvenliğinde kilit noktayı teşkil etmektedir. Çizgi yapısı gibi biyometrik parmak izi özniteliğinin bütün tanımlamasına dayalı halk nüfusu oranına göre, eksik (kısım) parmak izi görüntü tanımlaması ve doğrulamasının yapılması çok zordur. Bu sorundaki asıl zorluk eksik parmak izi görüntüsündeki çizgi yapısının kısmi kaybıdır. Bu tezde, kısmi görüntü kaybı ve ya eksik parmak izi görüntüsüyle çalışabilen parmak izi tanımlama ve doğrulama görevine küresel öznitelik yaklaşımının etkinliğini inceleyeceğiz. Küresel öznitelik vektör çıkarımı, bu tezde incelediğimiz ana küreselleşme yaklaşımıdır. Bu durumda, parmak izi tanımlama ve doğrulama görevi için, küresel geometri temelli öznitelik çıkarımı uyguladık. Birtakım küresel öznitelikler (yedi moment değeri), kısmi parmak izinden (eksik parmak izi) çıkarılmıştır. Bu çalışma, farklı öznitelik çıkarımı seviyelerinde parmak izi dalgaları ve gözeneklerinden küçük detaylı öznitelik çıkarma işleminden oluşan parmak izi tanımlama ve doğrulama problemine yönelik geleneksel yaklaşımla karşılaştırıldığında, küresel öznitelik vektörünün eksik parmak izi tanımlama problemiyle daha etkin bir şekilde çalışacağını göstermektedir. Üzerinde çalışılan sistem, birtakım rastgele seçilmiş eksik parmak izi görüntülerinden oluşturulmuş bir veri tabanı kullanılarak test edilmiştir. Rastgele oluşturulan eksik parmak izi görüntüleri, her görüntüdeki eksik parçanın büyüklüğüne 10 gruba ayrılmıştır. Sonrasında, her gruptan rastgele seçilen üç görüntüden yeni bir veri seti oluşturulmuş ve küresel ve yerel öznitelik çıkarımı olmak üzere iki farklı yaklaşımla test edilmiştir. Deneysel sonuçlar, küresel yaklaşımın %87 oranında tanımlama ve doğrulama etkinliği varken yerel yaklaşımın %17 oranında etkinliği olduğunu göstermiştir. Bu sonuç, küresel yaklaşımın, parmak izi tanımlama ve doğrulama sisteminin kısmi (eksik) parmak izi görüntüleri üzerindeki performansını, geleneksel yaklaşımdan %70 oranında daha fazla geliştirdiğini göstermektedir.
Keywords
information systems engineering