RU2373573C2 - Способ синтеза полного шаблона особенностей из множества неполных шаблонов особенностей - Google Patents
Способ синтеза полного шаблона особенностей из множества неполных шаблонов особенностей Download PDFInfo
- Publication number
- RU2373573C2 RU2373573C2 RU2007126867/09A RU2007126867A RU2373573C2 RU 2373573 C2 RU2373573 C2 RU 2373573C2 RU 2007126867/09 A RU2007126867/09 A RU 2007126867/09A RU 2007126867 A RU2007126867 A RU 2007126867A RU 2373573 C2 RU2373573 C2 RU 2373573C2
- Authority
- RU
- Russia
- Prior art keywords
- features
- incomplete
- feature
- template
- pattern
- Prior art date
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims description 23
- 230000015572 biosynthetic process Effects 0.000 title abstract description 5
- 238000003786 synthesis reaction Methods 0.000 title abstract description 4
- 230000001131 transforming effect Effects 0.000 claims abstract 2
- 239000000203 mixture Substances 0.000 claims description 14
- 238000006243 chemical reaction Methods 0.000 claims description 12
- 230000002194 synthesizing effect Effects 0.000 claims description 3
- ZOXJGFHDIHLPTG-UHFFFAOYSA-N Boron Chemical compound [B] ZOXJGFHDIHLPTG-UHFFFAOYSA-N 0.000 claims 1
- 229910052796 boron Inorganic materials 0.000 claims 1
- 230000009466 transformation Effects 0.000 abstract description 2
- 230000000694 effects Effects 0.000 abstract 1
- 239000000126 substance Substances 0.000 abstract 1
- 230000006870 function Effects 0.000 description 9
- 239000013598 vector Substances 0.000 description 8
- 238000005096 rolling process Methods 0.000 description 3
- 238000006073 displacement reaction Methods 0.000 description 2
- 238000011156 evaluation Methods 0.000 description 2
- 241000219000 Populus Species 0.000 description 1
- 230000007423 decrease Effects 0.000 description 1
- 230000007547 defect Effects 0.000 description 1
- 230000008569 process Effects 0.000 description 1
Images
Landscapes
- Collating Specific Patterns (AREA)
Abstract
Изобретение относится к области криминалистики и предназначено для кодирования отпечатков пальцев, ладоней и ступней ног. Использование изобретения для обработки отпечатков папиллярных узоров позволяет повысить точность идентификации личности человека. Для синтеза полного шаблона особенностей из множества неполных шаблонов особенностей выбирают из множества неполных шаблонов особенностей опорный шаблон особенностей и первый неполный шаблон особенностей, сравнивают опорные особенности и первые особенности и по результату сравнения вычисляют функцию преобразования первых особенностей к опорным особенностям, преобразовывают первые особенности в соответствии с функцией преобразования и синтезируют новый опорный шаблон, включающий опорные особенности и не сравниваемые первые особенности, затем выбирают второй неполный шаблон особенностей и итеративно повторяют действия для всех неполных шаблонов особенностей. В результате получают полный шаблон особенностей. Затем для каждой особенности из полного шаблона особенностей определяют вероятность того, что эта особенность является истинной особенностью, в виде отношения числа неполных шаблонов особенностей, где имеется эта особенность, к общему числу неполных шаблонов особенностей. 1 з.п. ф-лы, 4 ил.
Description
Изобретение относится к области криминалистики и предназначено для кодирования отпечатков пальцев, ладоней и ступней ног. Его использование позволяет получить технический результат в виде повышения точности идентификации личности человека за счет использования вероятности наличия особенности на отпечатке папиллярного узора.
Известен аналог предлагаемого изобретения, например способ кодирования отпечатка папиллярного узора пальца, описанный в международной заявке 87/01224 "Система для распознавания и поиска отпечатков пальцев" по классу G06К 9/00, опубликованный 26.02.1987 г. с приоритетом США от 16.08.1985 г. Способ заключается в том, что на отпечатке папиллярного узора пальца выбирают центр вращения сканирующей линии, который располагают в центре отпечатка, радиально сканируют узор по его особенностям, определяя топологические характеристики узора в окрестностях этих особенностей путем присвоения заранее определенного кода каждой из особенностей узора в зависимости от типа особенности. Затем относительно начальной линии сканирования, проходящей через центр отпечатка, определяют угловые координаты сканирующей линии, проходящей поочередно через каждую особенность узора, радиальные расстояния и гребневый счет между центром вращения сканирующей линии и встреченными в процессе сканирования особенностями. В результате такого кодирования получают числовой код, с некоторой степенью однозначности описывающий папиллярный узор пальца.
Недостатком данного способа является то, что для идентификации личности по неполному отпечатку пальца или ладони изучают распределение особенностей на нем, направления и величины изгиба папиллярных линий, по которым вычисляют предполагаемое местоположение центра отпечатка. Из-за ошибок прогнозирования предполагаемое местоположение центра смещается, а для отпечатков ладоней вообще невозможно однозначно выделить центр отпечатка, который должен быть принят за центр сканирования. Это снижает точность идентификации личности человека.
Известен другой аналог предлагаемого изобретения, например способ кодирования отпечатка папиллярного узора, описанный в патенте РФ №2054197, МПК 7 G06К 9/46, опубликованный 10.02.1996 г. Способ заключается в том, что на папиллярном узоре выделяют папиллярные линии и особенности числом n (особенности есть частные признаки в дактилоскопическом понимании), нумеруют особенности, определяют координаты и тип особенности, направление и величину кривизны в окрестности каждой особенности, проводят из каждой особенности вектор по касательной к образующей эту особенность линии, выбирают одну из особенностей за центр вращения линии сканирования, начальное положение которой совпадает с вектором, проведенным из выбранной особенности, сканируют папиллярный узор путем вращения линии сканирования вокруг выбранного центра вращения, определяют угловые координаты относительно начального положения линии сканирования для каждой встреченной в процессе сканирования особенности, определяют угол от начального положения линии сканирования до положения вектора встреченной особенности, определяют метрическое расстояние и число гребневых линий папиллярного узора между выбранным центром вращения линии сканирования и встреченной особенностью, повторяют все операции по сканированию папиллярного узора n-1 раз при выборе в качестве центра вращения линии сканирования новой особенности, при этом для каждой особенности определяют масштабную характеристику как среднее расстояние между папиллярными линиями вблизи данной особенности, после чего определяют преобразованные с учетом масштабной характеристики метрические расстояния и топологические характеристики папиллярного узора в виде положений векторов особенностей, новых координат особенностей, типов особенностей и величин смещений особенностей.
Недостатком данного способа является то, что при неполном отпечатке папиллярного узора значительно снижается количество детектируемых на отпечатке особенностей. В результате заметно увеличивается рекомендательный список в системах криминального назначения и снижается точность идентификации папиллярного узора в паре полный-неполный или в паре неполный-неполный отпечаток папиллярного узора.
Наиболее близким к предлагаемому изобретению является способ и устройство для определения полного шаблона особенностей из множества неполных шаблонов особенностей (патент РСТ WO 01/80167 А1, МПК G06К 9/00, опубликованный 25.10.2001 г). Способ определения полного шаблона особенностей полного отпечатка из множества неполных шаблонов особенностей неполных отпечатков заключается в выборе из множества неполных шаблонов особенностей опорного шаблона особенностей, содержащего опорные особенности, выборе первого неполного шаблона особенностей, содержащего первые особенности, которые частично покрывают опорные особенности, композиции опорного шаблона особенностей и первого неполного шаблона особенностей. Композиция шаблонов особенностей заключается в сравнении опорных особенностей из опорного шаблона особенностей и первых особенностей из первого неполного шаблона особенностей, вычислении по результату сравнения функции преобразования первых особенностей к опорным особенностям, определении области перекрытия опорных особенностей и первых особенностей, преобразовании первых особенностей, расположенных вне области перекрытия, в соответствии с функцией преобразования, синтезе нового опорного шаблона, включающего опорные особенности и преобразованные первые особенности, выборе второго неполного шаблона особенностей, содержащего вторые особенности, которые частично покрывают особенности из нового опорного шаблона. Формирование полного шаблона особенностей, содержащего полные особенности, заключается в итеративном повторении действий композиции для всех неполных шаблонов особенностей из множества неполных шаблонов особенностей с переименованием нового опорного шаблона особенностей в опорный шаблон особенностей и второго неполного шаблона особенностей в первый неполный шаблон особенностей на каждом шаге итерации, получении в результате итеративных действий композиции полного шаблона особенностей, содержащего полные особенности. Данный способ выбран в качестве прототипа.
Способ-прототип позволяет получить полный шаблон особенностей, соответствующий большей площади отпечатка папиллярного узора, сравнимой с площадью, например, прокатного отпечатка пальца с дактилокарты. Однако способ-прототип сильно чувствителен к ложно определенным особенностям на неполных отпечатках. Общий шаблон особенностей содержит не только истинные, но и ложно определенные особенности в каждом неполном шаблоне особенностей. Поскольку неполных отпечатков много, то и вероятность появления ложной особенности в полном шаблоне особенностей гораздо выше, чем в шаблоне особенностей, например, прокатного отпечатка пальца. Для идентификации личности человека формируют запросный шаблон особенностей, содержащий запросные особенности, которые сравнивают с полными особенностями, причем при сравнении отсутствуют указания о том, какие особенности из полных особенностей являются истинными, а какие ложными. В результате заметно снижается точность идентификации личности человека. Для критических приложений, таких как контрольно-пропускная система ядерных электростанций, это недопустимо.
Задачей, решаемой настоящим изобретением, является повышение точности идентификации личности человека по полному шаблону особенностей.
Достигается это тем, что в способе-прототипе определения полного шаблона особенностей полного отпечатка из множества неполных шаблонов особенностей неполных отпечатков, заключающегося в выборе из множества неполных шаблонов особенностей опорного шаблона особенностей, содержащего опорные особенности, выборе первого неполного шаблона особенностей, содержащего первые особенности, которые частично покрывают опорные особенности, композиции шаблонов особенностей, заключающейся в сравнении опорных особенностей и первых особенностей, вычислении по результату сравнения функции преобразования первых особенностей к опорным особенностям, преобразовании первых особенностей в соответствии с функцией преобразования, синтезе нового опорного шаблона, содержащего опорные особенности и преобразованные первые особенности, выборе второго неполного шаблона особенностей, содержащего вторые особенности, которые частично покрывают особенности из нового опорного шаблона, итеративном повторении действий композиции для всех неполных шаблонов особенностей из множества неполных шаблонов особенностей с переименованием нового опорного шаблона особенностей в опорный шаблон особенностей и второго неполного шаблона особенностей в первый неполный шаблон особенностей на каждом шаге итерации, получении в результате итеративных действий композиции полного шаблона особенностей, содержащего полные особенности, дополнительно для каждой полной особенности определяют вероятность наличия особенности, а при синтезе нового опорного шаблона к опорным особенностям добавляют те преобразованные первые особенности, которые не сравниваются с опорными особенностями.
Кроме того, вероятность наличия полной особенности определяют как отношение числа неполных шаблонов особенностей, для которых эта полная особенность сравнивается с особенностями из неполного шаблона особенностей с учетом функции преобразования, к общему числу неполных шаблонов особенностей.
Кроме того, в качестве опорного шаблона особенностей выбирают тот неполный шаблон особенностей, который содержит наибольшее количество особенностей.
Кроме того, в качестве опорного шаблона особенностей выбирают тот неполный шаблон особенностей, который при сравнении со всеми другими неполными шаблонами особенностей обеспечивает наилучший результат.
Кроме того, особенности из неполного шаблона особенностей располагают в информативной области соответствующего неполного отпечатка.
На фиг.1 показан опорный шаблон особенностей с опорными особенностями 1-5.
На фиг.2 показан первый неполный шаблон особенностей с первыми особенностями 1-3, 6, 7.
На фиг.3 показана композиция опорного шаблона особенностей и первого неполного шаблона особенностей, в которых особенности 1-3 сравниваются.
На фиг.4 показаны неполные отпечатки 10-12 с соответствующими областями перекрытия, каждому из таких неполных отпечатков соответствует неполный шаблон особенностей.
Способ реализуется следующей последовательностью действий.
Отпечаток пальца (ладони) с сенсора вводят в память компьютера, и получают изображение папиллярного узора в виде градаций оттенков серого цвета. На изображении выделяют папиллярные линии, которые затем утончают до линий толщиной в один пиксель. Такие линии называют скелетом или остовом (Р.Гонсалес, Р.Вудс. Цифровая обработка изображений. - М.: Техносфера, 2006. - с.780-783). Там, где скелетные линии обрываются не на краю узора, определяют окончания, а где разветвляются - разветвления. Окончания и разветвления формируют особенности. Все особенности нумеруют, определяют их координаты и тип: разветвление или окончание. Затем определяют вектор направления для каждой особенности, показанный стрелочкой (фиг.1, 2), направленный по касательной к линии в точке расположения особенности в направлении увеличения числа линий. Таким образом i-ю особенность можно представить вектором вида fi=(xi,yi,αi,ti)', где хi - первая координата особенности, yi - вторая координата особенности, αi - угол направления особенности, ti - тип особенности. Элементы вектора хi, уi, αi как параметры особенности fi зависят от местоположения центра и ориентации системы координат, а ti не зависит. Множество особенностей {fi} образует неполный шаблон особенностей. Особенности располагают в информативной области отпечатка, которые образуют зоны отпечатка с ясными папиллярными линиями. Зоны отпечатка со смазанными или залипшими папиллярными линиями образуют неинформативную область отпечатка, в которой в основном детектируются ложные особенности. Поэтому для повышения точности идентификации личности человека особенности располагают в информативной области отпечатка.
Палец прикладывают к сенсору несколько раз разными частями кожи и получают множество неполных отпечатков одного и того же пальца, для которого формируют соответствующее множество неполных шаблонов особенностей. Множество неполных отпечатков 10-12 полностью покрывает всю площадь отпечатка пальца (фиг.4), как если бы был получен, например, прокатный отпечаток пальца в процедуре криминального дактилоскопирования (или разные зоны ладони).
Выбирают неполный шаблон особенностей, содержащий, например, наибольшее число особенностей, и назначают его опорным шаблоном особенностей, который содержит опорные особенности. Выбирают другой неполный шаблон особенностей и назначают его первым неполным шаблоном особенностей, который содержит первые особенности.
Затем выполняют композицию шаблонов особенностей в виде следующих действий.
Сравнивают опорные особенности с первыми особенностями. Метод сравнения можно представить в виде нескольких шагов. Последовательно назначают в позиции каждой опорной особенности начало координат опорных особенностей и последовательно совмещают начало координат опорных особенностей с каждой первой особенностью, полагая, что начало координат первых особенностей совпадает с соответствующей первой особенностью. Вращая систему координат первых особенностей относительно системы координат опорных особенностей на плоскости, пытаются совместить с минимальными погрешностями наибольшее количество особенностей. Вариант наиболее удачного совмещения фиксируют и получают величину смещения и угол поворота координат, которые формируют функцию преобразования первых особенностей к опорным особенностям. Вариантов сравнения много (Davide Maltoni, Dario Maio, Anil К. Jain. Handbook of Fingerprint Recognition. Springer-Verlag New York, 2003. pp.141-159), каждый из вариантов сравнения может рассчитать функцию преобразования первых особенностей к опорным особенностям.
По результату сравнения опорного шаблона особенностей и первого неполного шаблона особенностей с помощью функции преобразования преобразуют первые особенности в систему координат опорных особенностей (перенос начала координат и доворот). Преобразование заключается в расчете первой и второй координат первых особенностей и расчете угла направления первых особенностей с учетом угла доворота системы координат первых особенностей. Первая и вторая координаты особенности и вектор направления особенности составляют параметры особенности, зависящие от системы координат.
Затем синтезируют новый опорный шаблон особенностей. В новый опорный шаблон особенностей копируют все опорные особенности. Вокруг каждой опорной особенности очерчивают некоторую малую окрестность, например круг радиусом, равным среднему расстоянию между папиллярными линиями на отпечатке. Затем каждую преобразованную первую особенность проверяют на попадание в одну из очерченных малых окрестностей. Если преобразованная первая особенность не попадает ни в одну из очерченных малых окрестностей (то есть не сравнивается), то она добавляется в новый опорный шаблон особенностей, в противном случае нет. Таким образом, в новый опорный шаблон особенностей переходят все опорные особенности и часть первых особенностей, а именно те первые особенности, которые не сравниваются с опорными особенностями. На фиг.3 особенности 1-3 совпали и по ним определилась функция преобразования, а особенности 6 и 7 из первого неполного шаблона особенностей добавляют к особенностям 1-5 опорного шаблона особенностей.
Композиция шаблонов особенностей завершена.
Далее выбирают второй неполный шаблон особенностей, содержащий вторые особенности, и переименовывают его в первый неполный шаблон особенностей, содержащий первые особенности. Новый опорный шаблон особенностей переименовывают в опорный шаблон особенностей, содержащий опорные особенности. Итеративно повторяют все действия по композиции шаблонов особенностей для всех неполных шаблонов особенностей из множества неполных шаблонов особенностей. В результате получают полный шаблон особенностей, содержащий полные особенности, которому соответствует полный отпечаток пальца или ладони (фиг.3).
Наконец для каждой особенности из полного шаблона особенностей назначают допуск в виде радиуса очерченной окружности (задают окрестность для особенности, эта окрестность отличается от малой окрестности, используемой при композиции шаблонов особенностей). Обычно задаваемый допуск для всех особенностей одинаковый. Последовательно сравнивают полные особенности с особенностями из каждого неполного шаблона особенностей, и для каждой полной особенности подсчитывают количество N неполных шаблонов особенностей, при сравнении с которыми эта полная особенность сравнивается в пределах допуска с соответствующей особенностью из неполного шаблона особенностей. Отношение величины N к общему числу неполных шаблонов особенностей определяет вероятность наличия выбранной особенности.
Последовательность действий способа завершена.
Дополнительно отметим, что предварительно можно сравнить все неполные шаблоны особенностей между собой и в качестве опорного шаблона особенностей выбрать тот неполный шаблон особенностей, для которого сумма оценок сравнения обеспечивает наилучший результат в смысле минимума ошибок (Davide Maltoni, Dario Maio, Anil К. Jain. Handbook of Fingerprint Recognition. Springer-Verlag New York, 2003. p.136). Здесь обычно понимается вероятность ложного доступа и вероятность ложного отказа доступа. Можно воспользоваться произведением оценок сравнения или любой другой формулой.
Отметим преимущества предлагаемого изобретения.
Достоинства способа-прототипа в предлагаемом решении сохраняются. Однако дополнительно каждой особенности в полном шаблоне особенностей в соответствие ставится вероятность наличия особенности. При идентификации личности человека формируют запросный шаблон особенностей, содержащий запросные особенности. При сравнении некоторые из запросных особенностей могут не сравниваться с полными особенностями. Если вероятность наличия полной особенности мала, то такая несравнивающаяся особенность вероятно ложная и возникла из-за дефектов на неполном отпечатке, поэтому оценку сравнения шаблонов особенностей можно не понижать. Если вероятность наличия полной особенности близка к единице, то такая несравнивающаяся особенность вероятно истинная, а шаблоны особенностей принадлежат разным пальцам, поэтому оценку сравнения шаблонов особенностей можно понизить. Это повышает точность идентификации личности человека. Для улучшения статистической оценки вероятности наличия полной особенности палец к сенсору надо прикладывать много раз, например 5-10 раз.
Кроме того, размещение особенностей из неполных шаблонов особенностей в информативной области неполного отпечатка минимизирует количество ложных особенностей и, следовательно, тоже повышает точность идентификации личности человека
Данный способ определения полного шаблона особенностей реализуется в виде последовательности действий, выполняемых на компьютере, и может быть применен в криминалистике, в системах предотвращения несанкционированного доступа в охраняемые помещения, при идентификации личности человека, пользующегося кредитной картой.
Учитывая новизну и наличие существенных отличительных признаков по сравнению с прототипом, заявитель считает, что предложенный способ может быть защищен патентом на изобретение.
Claims (2)
1. Способ синтеза полного шаблона особенностей полного отпечатка из множества неполных шаблонов особенностей неполных отпечатков, заключающийся в выборе из множества неполных шаблонов особенностей опорного шаблона особенностей, содержащего опорные особенности, выборе первого неполного шаблона особенностей, содержащего первые особенности, которые частично покрывают опорные особенности, композиции шаблонов особенностей в виде последовательности действий, заключающейся в сравнении опорных особенностей и первых особенностей, вычислении по результату сравнения функции преобразования первых особенностей к опорным особенностям, определении области перекрытия опорных особенностей и первых особенностей, преобразовании первых особенностей, расположенных вне перекрытия, в соответствии с функцией преобразования, синтезе нового опорного шаблона, включающего опорные особенности и преобразованные первые особенности, итеративном повторении действий композиции для остальных неполных шаблонов особенностей из множества неполных шаблонов особенностей, заключающемся в выборе второго неполного шаблона особенностей, содержащего вторые особенности, которые частично покрывают особенности из нового опорного шаблона, и переименовании нового опорного шаблона особенностей в опорный шаблон особенностей и второго неполного шаблона особенностей в первый неполный шаблон особенностей на каждом шаге итерации, получении в результате итеративного повторения действий композиции полного шаблона особенностей, содержащего полные особенности, отличающийся тем, что последовательно сравнивают полные особенности с особенностями из каждого неполного шаблона особенностей, для каждого результата сравнения вычисляют функцию преобразования особенностей из неполного шаблона особенностей к полным особенностям и преобразуют все особенности из неполного шаблона особенностей в соответствии с функцией преобразования, затем для каждой полной особенности задают окрестность в виде радиуса очерченной окружности и определяют число N неполных шаблонов особенностей, содержащий по крайнем мере одну преобразованную особенность, попадающую в заданную окрестность этой полной особенности, и вычисляют отношение числа N к общему числу неполных шаблонов особенностей.
2. Способ по п.1, отличающийся тем, что в качестве опорного шаблона особенностей выбирают тот неполный шаблон особенностей, который содержит наибольшее количество особенностей.
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| RU2007126867/09A RU2373573C2 (ru) | 2007-07-13 | 2007-07-13 | Способ синтеза полного шаблона особенностей из множества неполных шаблонов особенностей |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| RU2007126867/09A RU2373573C2 (ru) | 2007-07-13 | 2007-07-13 | Способ синтеза полного шаблона особенностей из множества неполных шаблонов особенностей |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| RU2007126867A RU2007126867A (ru) | 2009-01-20 |
| RU2373573C2 true RU2373573C2 (ru) | 2009-11-20 |
Family
ID=40375688
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| RU2007126867/09A RU2373573C2 (ru) | 2007-07-13 | 2007-07-13 | Способ синтеза полного шаблона особенностей из множества неполных шаблонов особенностей |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| RU (1) | RU2373573C2 (ru) |
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| RU2627926C1 (ru) * | 2016-07-18 | 2017-08-14 | Самсунг Электроникс Ко., Лтд. | Оптическая система для биометрической идентификации пользователя |
| RU2660843C1 (ru) * | 2016-06-17 | 2018-07-10 | Бейджинг Сяоми Мобайл Софтвэр Ко., Лтд. | Способ и устройство, запрашивающее ввод отпечатков пальцев |
Citations (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| WO1987001224A1 (en) * | 1985-08-16 | 1987-02-26 | Zegeer, Jim | Fingerprint recognition and retrieval system |
| RU2054197C1 (ru) * | 1992-09-03 | 1996-02-10 | Виктор Леонидович Шмаков | Способ кодирования отпечатка папиллярного узора |
| US5960101A (en) * | 1996-08-30 | 1999-09-28 | Printrak International, Inc. | Expert matcher fingerprint system |
| WO1999059099A1 (de) * | 1998-05-08 | 1999-11-18 | Siemens Aktiengesellschaft | Verfahren zur erstellung eines referenzbildes für mustererkennungsaufgaben |
| WO2001080167A1 (en) * | 2000-04-13 | 2001-10-25 | Nanyang Technological University | Method and device for determining a total minutiae template from a plurality of partial minutiae templates |
-
2007
- 2007-07-13 RU RU2007126867/09A patent/RU2373573C2/ru not_active IP Right Cessation
Patent Citations (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| WO1987001224A1 (en) * | 1985-08-16 | 1987-02-26 | Zegeer, Jim | Fingerprint recognition and retrieval system |
| RU2054197C1 (ru) * | 1992-09-03 | 1996-02-10 | Виктор Леонидович Шмаков | Способ кодирования отпечатка папиллярного узора |
| US5960101A (en) * | 1996-08-30 | 1999-09-28 | Printrak International, Inc. | Expert matcher fingerprint system |
| WO1999059099A1 (de) * | 1998-05-08 | 1999-11-18 | Siemens Aktiengesellschaft | Verfahren zur erstellung eines referenzbildes für mustererkennungsaufgaben |
| WO2001080167A1 (en) * | 2000-04-13 | 2001-10-25 | Nanyang Technological University | Method and device for determining a total minutiae template from a plurality of partial minutiae templates |
Cited By (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| RU2660843C1 (ru) * | 2016-06-17 | 2018-07-10 | Бейджинг Сяоми Мобайл Софтвэр Ко., Лтд. | Способ и устройство, запрашивающее ввод отпечатков пальцев |
| US10346669B2 (en) | 2016-06-17 | 2019-07-09 | Beijing Xiaomi Mobile Software Co., Ltd. | Fingerprint entry prompting method and device |
| RU2627926C1 (ru) * | 2016-07-18 | 2017-08-14 | Самсунг Электроникс Ко., Лтд. | Оптическая система для биометрической идентификации пользователя |
| US10445556B2 (en) | 2016-07-18 | 2019-10-15 | Samsung Electronics Co., Ltd. | Optical system for biometric identification of a user |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| RU2007126867A (ru) | 2009-01-20 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| US7853054B2 (en) | Fingerprint template generation, verification and identification system | |
| Benhammadi et al. | Fingerprint matching from minutiae texture maps | |
| Maltoni et al. | Handbook of fingerprint recognition | |
| US7539331B2 (en) | Image identification system | |
| JP2815045B2 (ja) | 画像特徴抽出装置，画像特徴解析装置，および画像照合システム | |
| CA2256672C (en) | Biometric recognition using a classification neural network | |
| US6668072B1 (en) | Method for producing a reference image for pattern recognition tasks | |
| US6795569B1 (en) | Fingerprint image compositing method and associated apparatus | |
| US5848176A (en) | Fingerprint fingertip orientation detection method and device | |
| US8625861B2 (en) | Fingerprint representation using gradient histograms | |
| US7151846B1 (en) | Apparatus and method for matching fingerprint | |
| EP1524620B1 (en) | Method to conduct fingerprint verification and a fingerprint verification system | |
| US6091839A (en) | Fingerprint characteristic extraction apparatus as well as fingerprint classification apparatus and fingerprint verification apparatus for use with fingerprint characteristic extraction apparatus | |
| US20090169072A1 (en) | Method and system for comparing prints using a reconstructed direction image | |
| Liang et al. | Distorted fingerprint indexing using minutia detail and delaunay triangle | |
| RU2373573C2 (ru) | Способ синтеза полного шаблона особенностей из множества неполных шаблонов особенностей | |
| Soleimani et al. | Fast and efficient minutia‐based palmprint matching | |
| Ren et al. | A novel method of score level fusion using multiple impressions for fingerprint verification | |
| Yau et al. | On fingerprint template synthesis | |
| JP5509769B2 (ja) | 生体認証装置及び生体認証方法 | |
| RU2279129C2 (ru) | Способ распознавания папиллярного узора | |
| RU2360286C2 (ru) | Способ кодирования отпечатка папиллярного узора | |
| Ogundepo et al. | DEVELOPMENT OF A REAL TIME FINGERPRINT AUTHENTICATION/IDENTIFICATION SYSTEM FOR STUDENTS'RECORD. | |
| RU2305317C2 (ru) | Способ сравнения папиллярных узоров | |
| Tan et al. | Minutiae-based offline palmprint identification system |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| MM4A | The patent is invalid due to non-payment of fees |
Effective date: 20090804 |