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metadata.dc.type: Dissertação
Title: Novo algoritmo de segmentação e realce de imagens de impressões digitais
metadata.dc.creator: Ramos, Ramon Celestino
metadata.dc.contributor.advisor1: Batista, Leonardo Vidal
metadata.dc.description.resumo: A Biometria oferece um mecanismo de autenticação confiável utilizando traços (físicos ou comportamentais) que permitem identificar usuários baseados em suas características naturais. O reconhecimento por impressão digital é uma das abordagens biométricas mais utilizadas, visto que sua alta acurácia e seu baixo custo tornam os sistemas mais acessíveis e com resultados satisfatórios. Entretanto, ainda hoje, o reconhecimento por impressões digitais continua um problema em aberto, uma vez que erros de falsa aceitação e falsa rejeição ainda são encontrados nos algoritmos de comparação de impressões digitais. A presente pesquisa tem como objetivo o desenvolvimento de métodos para facilitar o processo de extração de características de impressões digitais, melhorando a qualidade da imagem de entrada através da utilização de novas técnicas de segmentação e realce, buscando reduzir as taxas de erro e alcançar resultados competitivos com algoritmos do estado-da-arte. As maiores contribuições deste trabalho foram a criação de dois métodos: segmentação da região de interesse das imagens de impressão digital, alcançando taxas de erro inferiores aos melhores algoritmos de segmentação do mundo em 10 de 12 bases de dados avaliadas, obtendo um ganho médio de 5,6% sobre o melhor algoritmo de segmentação da atualidade; criação do método de extração de características completo, baseado em trabalhos da literatura, realizando, contudo, correções e inovações em pontos chave para a obtenção de melhores resultados. O método de extração de características foi avaliado através da submissão do algoritmo para a competição de verificação de impressões digitais (Fingerprint Verification Competition-FVC),obtendo resultados promissores, sendo classificado como o segundo melhor algoritmo entre grupos de pesquisa e o único algoritmo de origem brasileira. Além disso, ao ser realizada a comparação com o algoritmo de realce base desse trabalho, o método desenvolvido nesta pesquisa obteve ganhos de 21% na acurácia.
Abstract: Biometrics provides a reliable authentication mechanism using physical or behavioral traits to identify users based on their natural characteristics. Fingerprint recognition is one of the most used biometrics approach, since its high accuracy and low cost make the system more affordable and acquire satisfactory results. However, fingerprint recognition is still an open problem, since false acceptance and false rejection errors are still found in matching algorithms. This research aims to create new methods in order to facilitate the feature extraction process, improving image quality through the use of inovative segmentation and enhancement techniques, seeking to reduce error rates and achieve competitive results among state-of-the-art algorithms. The main contributions of this work were the creation of the following methods: segmentation of the region of interest of fingerprint images, reaching error rates lower than the best segmentation algorithms in the world in 10 of 12 databases evaluated, obtaining an average gain of 5.6% over the best current segmentation algorithm; creation of the complete feature extraction method, based on state of art works, making corrections and innovations at key points to obtain better results. The feature extraction method was evaluated through the submission of the algorithm to the Fingerprint Verification Competition (FVC), obtaining promising results, being classified as the second best algorithm between research groups and the only algorithm of Brazilian origin. In addition, when the comparison with the base enhancement algorithm of this work was done, the method developed in this research obtained gains of 21% in accuracy.
Keywords: Biometria
Impressão digital
Realce
Segmentação
Extração de características
Biometrics
Fingerprint
Enhancement
Segmentation
Feature extraction
metadata.dc.subject.cnpq: CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO
metadata.dc.language: por
metadata.dc.publisher.country: Brasil
Publisher: Universidade Federal da Paraíba
metadata.dc.publisher.initials: UFPB
metadata.dc.publisher.department: Informática
metadata.dc.publisher.program: Programa de Pós-Graduação em Informática
metadata.dc.rights: Acesso Aberto
Attribution-NoDerivs 3.0 Brazil
metadata.dc.rights.uri: http://creativecommons.org/licenses/by-nd/3.0/br/
URI: https://repositorio.ufpb.br/jspui/handle/123456789/13344
Issue Date: 25-May-2018
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