Система идентификации личности по отпечаткам пальцев. Подсистема анализа изображения

Дипломная работа - Компьютеры, программирование

Другие дипломы по предмету Компьютеры, программирование

Скачать Бесплатно!
Для того чтобы скачать эту работу.
1. Пожалуйста введите слова с картинки:

2. И нажмите на эту кнопку.
закрыть



ра массива:

 

 

 

Таблица 2.1

Формат строки файла со структурным описанием

ПолеФорматОписаниеXЦелоеАбсцисса минюции на растреYЦелоеОрдината минюции на растреЦелоеОриентация минюции на растреTБайтТип минюции. Раздвоение или окончаниеkЦелоеКоличество минюций

  1. Математическая постановка задачи

Работа подсистемы реализуется следующими этапами:

  1. корректировка входного образа, устранение дефектов и искажений;
  2. поиск минюций и формирование списка их абсолютных параметров;
  3. фильтрация полученного списка параметров;

Для решения поставленных задач требуются стандартные операции для работы с массивом, которые представлены в табл. 2.2.

 

Таблица 2.2

Операции над массивом

ОбозначениеРасшифровка|Array|количество элементов массиваArray[i]обращение к i-му элементу массиваоперация добавления элемента E в конец массива MDelete(Array,Pos)операция удаления элемента на позиции Pos из массива ArrayDelete(Array, Element)операция удаления элемента Element из массива ArrayPos(Array,Element)операция получения номера элемента Element в массиве ArrayArray1Array2операция добавления в конец массива Array1 не дублируемых элементов массива Array2Array1Array2операция пересечения массивовлогическая операция принадлежности элемента E массиву MSort(Arrayf)операция сортировки массива Array по значению поля f

  1. Функциональная схема подсистемы анализа папиллярного
узора

Целью работы является реализация программы для выполнения схемы, изображенной на рис. 2.1.1.

Схема подсистемы анализа

 

Рис. 2.1.1

 

  1. Описание постановки задачи выявления дефектов сканирования и их устранение

 

  1. Характеристика задачи

Папиллярный узор представленный в виде растра содержит отдельные элементы линии. Линии это отображение гребней папиллярного узора, обход по контуру этих линий позволит выделить отдельные гребни и получить информацию об их расположении на пальце. Однако в процессе получения растра отпечатка возможны типичные дефекты изображения, которые возникают вследствие попадания мусора на сканирующее устройство, существование порезов и складок на коже, непостоянном прижиме пальца к сканеру и изменение его положения при каждом новом сканировании.

Дефекты бывают двух видов это слипания соседних гребней и обрывы гребня на растре вследствие описанных выше ситуаций. Так как данные дефекты частично предсказуемы, то можно их устранить. Применяя подготовку изображения, к дальнейшему структурному анализу, удается значительно понизить количество шумов и искажений в исходном растре, что ведет к повышению скорости и надежности распознавания.

В результате решения задачи выявления и устранения дефектов сканирования система идентификации личности дополнит свои функциональные возможности способностью повышения качества входных образов.

 

  1. Входная информация

Входной информацией является битовый растр отпечатка, полученный с помощью сканирования разрешением 600dpi. Расширение битового файла
по-умолчанию *.bmp. Формат bmp (от слов BitMaP - битовый массив) представляет из себя несжатое (в основном), что позволяет не вносить погрешностей, изображение. Формат bmp довольно легко читается и выводится в ОС Windows, в которой есть специальные функции API.

Входной растр представлен форматом BMP, который имеет структуру представленную на рис. 2.1.2 /13/.

Формат BMP

Рис. 2.1.2

В начале стоит заголовок файла BITMAPFILEHEADER.

typedef struct tagBITMAPFILEHEADER

{

WORD bfType;

DWORD bfSize;

WORD bfReserved1;

WORD bfReserved2;

DWORD bfOffBits;

} BITMAPFILEHEADER, *PBITMAPFILEHEADER;

 

Дальше идет структура BITMAPINFOHEADER

typedef struct tagBITMAPINFOHEADER

{

DWORD biSize;

LONG biWidth;

LONG biHeight;

WORD biPlanes;

WORD biBitCount;

DWORD biCompression;

DWORD biSizeImage;

LONG biXPelsPerMeter;

LONG biYPelsPerMeter;

DWORD biClrUsed;

DWORD biClrImportant;

} BITMAPINFOHEADER, *PBITMAPINFOHEADER;

 

  1. Выходная информация

Выходной информацией для данной задачи является скорректированный растр, практически не имеющий слипаний и разрывов, который более пригоден для поиска на нем минюций.

  1. Математическая постановка

Поиск минюций происходит по нахождению локальных особенностей. Локальные особенности это сильные искривления контура линий. Искривления, которые являются минюциями это окончания и раздвоения, но помимо них существуют слипания соседних линий и обрывы одной линии, что не является минюциями.

На рис. 2.2 показан разрыв линии, при этом выполняется следующее условие:

,(1)

гдеA = {x,y};

B = {x,y};

эмпирическая величина.

На рис. 2.3 показано слипание линий, при этом выполняется условие 1 для рис. 2.3.

Разрыв линии

A сильное искривление контура линии папиллярного узора;

B вероятная точка продолжения линии папиллярного узора;

C искривление контура в вероятной точке продолжения;

D1, D2 прилегающие области;

L1, L2 вероятные соседние линии папиллярного узора.

 

Рис. 2.2

Слипание линий

A сильное искривление контура линии папиллярного узора;

B вероятная точка продолжения линии папиллярного узора;

C искривление контура в вероятной точке продолжения;

D1, D2 прилегающие области;

L1, L2 вероятные соседние впадины папиллярного узора.

Рис. 2.3

 

  1. Алгоритм решения задачи

Выделим основные действия по обработке каждой линии на изображении отпечатка:

  1. выделить произвольную черную точку

s