Preview

Информатика

Расширенный поиск

СЕГМЕНТАЦИЯ ДАКТИЛОСКОПИЧЕСКИХ ИЗОБРАЖЕНИЙ В АВТОМАТИЗИРОВАННЫХ ИНФОРМАЦИОННЫХ СИСТЕМАХ

Полный текст:

Аннотация

Рассматривается составной метод сегментации изображений отпечатков пальцев. Особенность предлагаемого метода состоит в совместном анализе градиентных характеристик и поля направлений потока папиллярных линий входного дактилоскопического изображения. Разработанный метод сегментации был проверен на большом количестве изображений отпечатков пальцев, полученных с разных носителей, и показал высокую эффективность и устойчивость.

Об авторах

М. Ю. Селянинов
Научно-исследовательское учреждение «Институт прикладных физических проблем им. А.Н. Севченко» Белгосуниверситета
Беларусь


Ю. А. Чернявский
Научно-исследовательское учреждение «Институт прикладных физических проблем им. А.Н. Севченко» Белгосуниверситета
Беларусь


Список литературы

1. Хорн Б.К.П. Зрение роботов: пер. с англ. – М.: Мир, 1989. – 487 с.

2. Системы технического зрения (принципиальные основы, аппаратное и математическое обеспечение) / А.Н. Писаревский, А.Ф. Чернявский, Г.К. Афанасьев и др.; под общ. ред. А.Н. Писаревского, А.Ф. Чернявского. – Л.: Машиностроение. Ленингр. отд-ние, 1988. – 424 с.

3. Методы, алгоритмы и программное обеспечение гибких информационных технологий для автоматизированных идентификационных систем: сб. науч. ст. / Отв. ред. А.Ф. Чернявский. – Мн.: БГУ, 1999. – 182 с.

4. Бейтс Р., Мак-Доннелл М. Восстановление и реконструкция изображений.  М.: Мир, 1989.  336 с.

5. Zhang W., Wang Y. Fingerprint image enhancement algorithm based on AM-FM model // 2 International Conference on «Image and Graphics». – Hefei, Aug. 16-18, 2002. – Pt 2. – P. 731–736.

6. Методы классификационного экспресс-анализа дактилоскопических изображений для верификационных систем / Н.А. Коляда, В.В. Ревинский, М.Ю. Селянинов, Ю.А. Чернявский // Электроника. – 2003. – № 4. – C. 38–40.

7. Ratha N., Chen S., Jain A. K. Adaptive flow orientation based feature extraction in fingerprint images // Pattern Recognition. – 1995. – Vol. 28. – № 11. – P. 1657–1672.

8. Trier O., Jain A. K. Goal-directed evaluation of binarization methods // IEEE Trans. Pattern Analys. and Machine Intell. – 1996. – Vol. 17. – № 12. – P. 1191–1201.

9. Градиентно-релаксационная технология формирования поля направлений для дактилоскопических изображений / В.И. Корзюк, А.А. Коляда, В.В. Ревинский и др. // Весцi НАН Беларусi. Сер. фiз.-мат. навук. – 2000. – № 1. – С. 117–122.

10. Градиентно-дисбалансная технология детектирования направлений для дактилоскопических изображений / А.А. Коляда, Н.А. Коляда, В.В. Ревинский, М.О. Тихоненко // Тез. докл. VII Междунар. конф. «Комплексная защита информации». – Раубичи, Беларусь, 25-27 фев., 2003. – Мн.: ОИПИ НАН Беларуси, 2003. – C. 104–106.

11. Kolyada A., Revinski V., Tikhonenko M. Direction field of fingerprint image and its optimization with the help of relaxation procedures // 16 Annales Academiae Pedagogicae Cracoviensis. Studia Mathematica III. – Krakow: Wydawnictwo Naukowe Akademii Pedagogicznej, 2003. – C. 101–105.

12. Коляда Н.А. Адаптивная процедура апостериорной волновой коррекции поля направлений для дактилоскопических идентификационных систем // Сб. мат. VIII Междунар. конф. «Комплексная защита информации». – Валдай, Россия, 23–26 марта, 2004. – Минск, 2004. – С. 101–103.


Для цитирования:


Селянинов М.Ю., Чернявский Ю.А. СЕГМЕНТАЦИЯ ДАКТИЛОСКОПИЧЕСКИХ ИЗОБРАЖЕНИЙ В АВТОМАТИЗИРОВАННЫХ ИНФОРМАЦИОННЫХ СИСТЕМАХ. Информатика. 2005;(2(6)):86-92.

For citation:


., . . Informatics. 2005;(2(6)):86-92. (In Russ.)

Просмотров: 54


Creative Commons License
Контент доступен под лицензией Creative Commons Attribution 4.0 License.


ISSN 1816-0301 (Print)
ISSN 2617-6963 (Online)