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臺灣博碩士論文加值系統

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研究生:陳育誼
研究生(外文):Yu-yi Chen
論文名稱:使用奇異點進行指紋分類
論文名稱(外文):Fingerprint Image Classification Based on Singular Points
指導教授:陳朝欽陳朝欽引用關係
指導教授(外文):Chaur-Chin Chen
學位類別:碩士
校院名稱:國立清華大學
系所名稱:資訊工程學系
學門:工程學門
學類:電資工程學類
論文種類:學術論文
論文出版年:2002
畢業學年度:90
語文別:英文
論文頁數:40
中文關鍵詞:指紋辨識分類奇異點
外文關鍵詞:FingerprintIdentificationClassificationSingular Point
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生物認證在罪犯蒐證和安全門出入管理上提供很好的技術,例如:虹膜、手形、臉形、手寫辨識、聲紋和指紋辨識。其中,以指紋辨識最常被使用。指紋不但取得方便,其理論和實用也有百年以上的歷史了。但由於指紋辨識系統(Automatic Fingerprint Identification System,AFIS)過程需要比對大量的資料庫,造成花費的時間過於冗長。因此,將指紋進行分類就顯得格外的重要。在論文中,我們實作一個指紋分類系統。
本實驗在兩個不同的資料庫中分別進行,一為FBI所提供的NIST-14資料庫,另一組資料庫則從Live-Scan機器上取得的。實驗所用的機器規格為PIII-733 CPU,256MB RAM及在作業系統Windows 2000 Professional上執行。平均一枚指紋的分類所需時間為1.4秒。在NIST-14 27,000枚資料庫中,正確率為83.13%。如果去除25%品質較差的指紋,正確率可到達88%。而大部份分錯的類別為“Arch”類。而在28枚自行收集的指紋分類結果,正確率為96.4%(只有一枚指紋辨識錯誤)。
指紋分類已經是指紋辨識系統(AFIS)所必要的程序之一。在指紋影像品質良好的情況下,可將大量的指紋資料庫正確的分成四類。而利用奇異點進行分類的方法,必須配合不同的奇異點個數和情況,使用不同的分類依據。實驗中我們發現,當兩個奇異點相距太近,會使得其四周的方向在前處理時遭到破壞,進而無法擷取出來造成分類錯誤。未來解決之後應能增加分類的正確率。
An automatic fingerprint identification system (AFIS) is one of the most important biometric technologies. How to reduce the time of computing in an AFIS with a huge database is an important and necessary issue. Fingerprint classification provides a practical method. In this thesis, we present a fingerprint classification algorithm based on singular points with novel criteria of a classification scheme. A fingerprint is classified into one of the four classes: arch, right loop, left loop, and whorl. The fingerprint classification was tested on 27,000 images in the Nist14 database as well as on 28 images in a live-scan database. The recognition rate of 83.13% for the Nist14 database and 96.4% for the live-scan database have been achieved.
提要
致謝
第一章 緒論
第二章 影像前處理
第三章 指紋分類
第四章 實驗結果
第五章 結論
英文附錄
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