Zastosowanie wybranych miar jakości oceny obrazów cyfrowych w daktyloskopii

• Autorzy: Pęksiński J. , Mikołajczak G.

Warianty tytułu

EN

Application of some of measurement of digital image quality assessment in fingerprinting

• Konferencja: Computer Applications in Electrical Engineering 2014 (28-29.04.2014; Poznań, Polska)
• Języki publikacji: PL

Abstrakty

PL

W artykule przedstawiono metodę identyfikacji odcisków palców uzyskanych w procesie cyfrowego przetwarzania za pomocą urządzenia akwizycji obrazu opierającego swoją budowę na matrycy CCD (Charge Coupled Device). Algorytm identyfikujący odciski palców opiera swoje działanie na porównaniu docisków za pomocą popularnego kryterium służącego do oceny obrazów cyfrowych szczytowy błąd średniokwadratowy PMSE (Peak Mean Square Error).

EN

Authors used a popular digital image quality assessment measure for fingerprint identification - Peak Mean Square Error (PMSE). Analysing the measure described by equation (1), it can be seen that the quantity of its indicators depends on the image content. It is very important because, due to this, it may be used for comparison of images with the use of an image of reference, like it is in identification of a user on the basis of the comparison of one's fingerprint with the model kept in the database. The method is to find common characteristics of both digital images. To do so, both images shall be divided into small segments with assignation of sequential numbers to them, as it is shown in fig. 2.

Słowa kluczowe

PL

biometria; obrazy cyfrowe; dopasowanie danych

• Wydawca: Wydawnictwo Politechniki Poznańskiej
• Czasopismo: Poznan University of Technology Academic Journals. Electrical Engineering
• Rocznik: 2014
• Tom: No. 80
• Strony: 217--222
• Opis fizyczny: Bibliogr. 7 poz., rys., tab.

Twórcy

autor

Pęksiński J.

• Zachodniopomorski Uniwersytet Technologiczny

autor

Mikołajczak G.

• Zachodniopomorski Uniwersytet Technologiczny

Bibliografia

• [1] J. Peksinski,G. Mikolajczak, (2009). Correction of the digital image shift in two - dimensional plane, Journal of Electrical Engineering, 60(6), pp. 341-351.
• [2] J. Peksinski, G. Mikolajczak, (2010). The Synchronization of the Images Based on Normalized Mean Square Error Algorithm, Advances in Intelligent and Soft Computing vol. 80, Advances in Multimedia and Network Information System Technologies, Springer Verlag, pp. 15-26.
• [3] J. Peksinski, G. Mikolajczak (2011). Generation of FIR filters by using the neural networks to improve digital images, 34th International Conference on Telecommunications and Signal Processing, pp. 527-52.
• [4] J. Peksinski, G. Mikolajczak,(2009). Generation of a FIR Filter by Means of a Neural Network for Improvement of the Digital Images Obtained Using the Acquisition Equipment Based on the Low Quality CCD Structurecture, Lecture Notes in Artificial Intelligence vol: 5990 pp. 190-199.
• [5] D. Maltoni, D. Maio, A.K. Jain, S. Prabhakar (2009). Handbook of fingerprint recognition. Originally published in the series: Springer Professional Computing 2nd ed. 2009, XVI, 496, p. 205.
• [6] M. A. Eskicioglu (2000). Quality Measurement For Monochrome Compressed Images In The Past 25 Years. Proceedings of the IEEE International Conference on Acoustics, Speech, and Signal Processing (ICASSP) Conference, Vol. 4, pp. 1907-1910.
• [7] R. Bolle, J. Connel, S. Pankanti, (2004). Guide to Biometrics, Springer Science.