*
*


CAPTCHA Image   Reload Image
X

Методы цифровой обработки дактилоскопических изображений отпечатка пальца

дипломные работы, Разное

Объем работы: 93+приложения

Год сдачи: 2010

Стоимость: 2900 руб.

Просмотров: 627

 

Не подходит работа?
Узнай цену на написание.

Оглавление
Введение
Заключение
Заказать работу
ВВЕДЕНИЕ 4
1 Дактилоскопия и особенности дактилоскопических изображений 5
1.1 Обзор биометрических технологий 5
1.2 Технология сканирования отпечатка пальца 9
1.2.1 Общие характеристики отпечатков пальца 9
1.2.2 Технологии идентификации 11
1.2.3 Классификация отпечатков 13
1.2.4 Улучшение изображения отпечатка пальца 14
1.3 Обработка и интерпретация дактилоскопических изображений 15
1.3.1 Геометрические характеристики глобальных
особенностей дактилограмм 17
1.3.2 Оценка геометрических характеристик глобальных особенностей 20
1.3.3 Обнаружение мелких нерегулярностей отпечатка пальца 22
2 Обнаружение границ на изображениях 28
2.1 Градиентные методы 29
2.2 Использование вторых производных 30
2.3 Усиление мелкомасштабного шума дифференциальными операторами 32
2.4 Объединение дифференциальных и сглаживающих операторов 33
2.5 Детектор границ Canny 34
2.6 Метод активных контуров 35
2.7 Морфологическая фильтрация 37
2.8 Выделение и локализация края 39
2.9 Обработка изображений в Matlab 40
2.9.1 Выделение границ между областями изображения 40
2.9.2 Морфологические операции над бинарным изображениеv 50
3 Анализ результатов исследования обработки дактилоскопических изображений 54
4 Оценка затрат на разработку и расчёт экономической эффективности 57
4.1 Понятие программного изделия. Основные требования, предъявляемые к программному изделию 57
4.2 Этапы создания и эксплуатации ПИ 58
4.3 Понятие качественного ПИ и его характеристики 60
4.4 Производственный план 62
4.5 Организационный план 66
4.6 Экономическая Эффективность ПИ 66
4.7 Анализ рисков и неопределённостей 74
5 Безопасность и санитарно-гигиенические условия труда на рабочем месте пользователя ПЭВМ – Разработчика программного обеспечения 75
5.1 Микроклимат и вентиляцыя производственного помещения 75
5.1.1 Требования к микроклимату 75
5.1.2 Расчёт воздухообмена 76
5.2 Требования к вредным веществам 77
5.3 Требования к шуму 78
5.4 Требования к вибрации 79
5.5 Требования к освещённости 80
5.6 Расчёт искуственного...
Идентификация человека по отпечаткам пальцев на сегодняшний день - самая распространенная из биотехнологий. Она применяется в криминалистике, в пограничном контроле при обслуживании и регистрации пассажиров, для работы с электронными идентификационными документами и картами
Каждый человек, как известно, имеет уникальные, неизменные отпечатки пальцев. Отпечаток пальца условно состоит из некоего рода рельефных линий - т. н. папиллярных линий, строение которых обусловлено рядами гребешковых выступов кожи, разделённых бороздками. Папиллярные линии могут обрываться, сливаться, образовывать дуги и завитки, такие характерные точки называют миниатюрами.
Точки миниатюр, расположенные на отпечатке пальца в процессе идентификации преобразуются в некий шаблон. Чем более качественно и точно определено расположение точек миниатюр, тем более высокую степень идентификации можно достичь.
В данной работе предлагается метод выделения контуров для более точного и надежного обнаружения точек миниатюр. Из отсканированного изображения выделяется контур отпечатка пальца и преобразовывается в некий шаблон, который сохраняется в памяти для последующего сравнения. Данный способ позволит добиться увеличения точности и скорости распознавания в реальном времени.
Задачей данного исследования было найти и установить пороги срабатывания (идентичности) для изображений различного качества, в которых большая или меньшая степень точности является необходимым условием. Так же стояла задача выбора метода выделения контуров, который давал бы более точное расположение папиллярных линий.
1. Сопоставляя результаты исследования, мы пришли к выводу, что для обработки изображений рассматриваемого типа наилучшим является метод Канни, т.к. он создает минимальное количество разрывов и ложных контуров в контурных препаратах.
2. Для автоматизации выбора порога при обработке изображений (выделение контуров), удобно в качестве критерия применять коэффициент заполнения, устанавливая порог таким образом, чтобы величина коэффициента заполнения составляла 0.15 в случае метода Канни и изображений с нормальным контрастом. В этом случае достигается наилучшее визуальное качество контурного препарата.

После офорления заказа Вам будут доступны содержание, введение, список литературы*
*- если автор дал согласие и выложил это описание.

Работу высылаем в течении суток после поступления денег на счет
ФИО*


E-mail для получения работы *


Телефон


ICQ


Дополнительная информация, вопросы, комментарии:



CAPTCHA Image
Сусловиямиприбретения работы согласен.

 
Добавить страницу в закладки
Отправить ссылку другу