ВЕЙВЛЕТ ПЕРЕТВОРЕННЯ ATEB-ГАБОР ФІЛЬТРАЦІЇ У БІОМЕТРИЧНИХ ЗОБРАЖЕННЯХ

Biometric images were pre-processed and filtered in two ways, by wavelet- Gabor and wavelet  Ateb-gabor filtration. Ateb-based Gabor filter is effective for filtration because it contains generalizations of trigonometric functions. The wavelet transform of Ateb-Gabor function was developed. The function dependence on seven parameters was shown, each of them significantly changes the filtering results of biometric images. The Ateb-Gabor wavelet research was performed. Graphic dependencies of the wavelet Gabor filter and the wavelet Ateb-Gabor filter were constructed. The appliance of wavelet transform makes it possible to reduce the complexity of calculating an Ateb-Gabor filter by simplifying function calculations and reducing filtering time. The complexities of algorithms for calculating the wavelet Gabor filter and the wavelet Ateb-Gabor filter have been evaluated. Ateb-Gabor filtration allows you to adjust the intensity of the entire image, and to change certain ranges, thereby changing certain areas of the image. Biometric images should have this property, on which the minucius should be contrasting and clear. Ateb functions have the property of changing two rational parameters, which will allow to make more flexible control of filtration. The properties of the Ateb function, as well as the possibility of changing the amplitude of the function, the oscillation frequency by the numerical values of the Ateb-Gabor filter, were investigated. By using the parameters of the Ateb function, you can get a much larger range of shapes and sizes, which expands the number of possible filtration options. You can also perform filtration once, taking into account the direction of the minucius and reliably determine the sharpness of the edges, rather than perform filtration many times. The reliability of results were tested using NIST Special Database 302 and good filtration results were shown. This is confirmed by the comparison experiment between the wavelet-Gabor filter and the wavelet Ateb-Gabor function based on the PSNR signal-to-noise ratio measurement.Здійснено попередню обробку біометричних зображень і проведено фільтрацію двома способами: вейвлет-Габором та вейвлет Ateb-Габором. Фільтр Габора на основі Ateb-функцій є ефективним для проведення фільтрації, оскільки містить узагальнення тригонометричних функцій. Розроблено вейвлет-перетворення Ateb-Gabor функції. Показано, що функція залежить від семи параметрів, кожен з яких вносить суттєві зміни у результати фільтрації біометричних зображень. Проведено дослідження вейвлет Ateb-Габор функції. Побудовано графічні залежності вейвлет Габор фільтра та вейвлет Ateb-Габор фільтра. Введення вейвлет перетворень дає змогу зменшити складність обчислень Ateb-Gabor фільтра, спростивши обчислення функції та зменшивши час фільтрації. Проведено оцінку складності алгоритмів обчислення  вейвлет Габор фільтра та вейвлет Ateb-Габор фільтра. Фільтрування Ateb-Габором дозволяє змінювати інтенсивність всього зображення, та забезпечити зміну певних діапазонів, і таким чином змінити певні ділянки зображення. Якраз цю властивість мають мати біометричні зображення, на яких мінуції бути контрасними і чіткими. Ateb-функції мають властивість зміни двох раціональних параметрів, а це, в свою чергу, дасть можливість гнучкіше керувати фільтрацією. Досліджено властивості Ateb-функції, а також можливості зміни амплітуди функції, частоти коливань на чисельні значення фільтра Ateb-Габора. Завдяки використанню  параметрів Ateb-функції можна отримати значно більший діапазон  форм і величин, що розширює кількість можливих варіантів фільтрації. Також можна реалізувати один раз фільтрацію, врахувавши напрям мінуцій і надійно визначити чіткість країв, а не проводити фільтрацію батократно.  Результати достовірності протестовано на базі NIST Special Database 302, та показано добрі результати фільтрації. Це підтверджено експериментом порівняння між фільтрацією вейвлет-Габором  та вейвлет Ateb-Габор функції на основі вимірювання співвідношення сигнал-шум PSNR

РОЗРОБЛЕННЯ МЕТОДУ МАШИННОГО НАВЧАННЯ ПРИ БІОМЕТРИЧНОМУ ЗАХИСТІ ІЗ НОВИМИ МЕТОДАМИ ФІЛЬТРАЦІЇ

Biometric images were processed and filtered by a newly developed Ateb-Gabor wavelet filter. Identification of biometric images was performed by machine learning methods. The Gabor filter based on Ateb functions is effective for filtering because it contains generalizations of trigonometric functions. Developed wavelet transform of Ateb-Gabor function. It is shown that the function depends on seven parameters, each of which makes significant changes in the results of filtering biometric images. A study of the wavelet Ateb-Gabor function was performed. The graphical dependences of the Gabor filter wavelet and the Ateb-Gabor filter wavelet are constructed. The introduction of wavelet transforms reduces the complexity of Ateb-Gabor filter calculations by simplifying function calculations and reducing filtering time. The complexity of the algorithms for calculating the Gabor filter wavelet and the Ateb-Gabor filter wavelet is evaluated. Ateb-Gabor filtering allows you to change the intensity of the entire image, and to change certain ranges, and thus change certain areas of the image. It is this property that biometric images should have, in which the minions should be contrasting and clear. Ateb functions have the ability to change two rational parameters, which, in turn, will allow more flexible control of filtering. The properties of the Ateb function are investigated, as well as the possibility of changing the amplitude of the function, the oscillation frequency to the numerical values ​​of the Ateb-Gabor filter. By using the parameters of the Ateb function, you can get a much wider range of shapes and sizes, which expands the number of possible filtering options. You can also implement once filtering, taking into account the direction of the minutes and reliably determine the sharpness of the edges, rather than filtering batocrates. The reliability results were tested on the basis of NIST Special Database 302, and good filtration results were shown. This was confirmed by a comparison experiment between the Wavelet-Gabor filtering and the Ateb-Gabor wavelet function based on the measurement of the PSNR signal-to-noise ratio.Здійснено обробку біометричних зображень і проведено фільтрацію новим розробленим фільтром вейвлет Ateb-Габора. Ідентифікацію біометричних зображень проведено методами машинного навчання. Фільтр Габора на основі Ateb-функцій є ефективним для проведення фільтрації, оскільки містить узагальнення тригонометричних функцій. Розроблено вейвлет-перетворення Ateb-Gabor функції. Показано, що функція залежить від семи параметрів, кожен з яких вносить суттєві зміни у результати фільтрації біометричних зображень. Проведено дослідження вейвлет Ateb-Габор функції. Побудовано графічні залежності вейвлет Габор фільтра та вейвлет Ateb-Габор фільтра. Введення вейвлет перетворень дає змогу зменшити складність обчислень Ateb-Gabor фільтра, спростивши обчислення функції та зменшивши час фільтрації. Проведено оцінку складності алгоритмів обчислення  вейвлет Габор фільтра та вейвлет Ateb-Габор фільтра. Фільтрування Ateb-Габором дозволяє змінювати інтенсивність всього зображення, та забезпечити зміну певних діапазонів, і таким чином змінити певні ділянки зображення. Якраз цю властивість мають мати біометричні зображення, на яких мінуції бути контрасними і чіткими. Ateb-функції мають властивість зміни двох раціональних параметрів, а це, в свою чергу, дасть можливість гнучкіше керувати фільтрацією. Досліджено властивості Ateb-функції, а також можливості зміни амплітуди функції, частоти коливань на чисельні значення фільтра Ateb-Габора. Завдяки використанню  параметрів Ateb-функції можна отримати значно більший діапазон  форм і величин, що розширює кількість можливих варіантів фільтрації. Також можна реалізувати один раз фільтрацію, врахувавши напрям мінуцій і надійно визначити чіткість країв, а не проводити фільтрацію батократно.  Результати достовірності протестовано на базі NIST Special Database 302, та показано добрі результати фільтрації. Це підтверджено експериментом порівняння між фільтрацією вейвлет-Габором  та вейвлет Ateb-Габор функції на основі вимірювання співвідношення сигнал-шум PSNR