On hierarchical palmprint coding with multiple features for personal identification in large databases

Author name used in this publication: Wai-Kin KongAuthor name used in this publication: King Hong Cheung2003-2004 > Academic research: refereed > Publication in refereed journalVersion of RecordPublishe

PALMPRINT RECOGNITION SYSTEM USING 2-D GABOR AND SVM AS CLASSIFIER

From security point of view, Palmprint recognition has become a powerful means in person identification due to rich information in palmprint. Palmprint recognition typically consists of five stages: palmprint acquisition, preprocessing, feature extraction, database and matching. In this project for texture analysis and feature extraction, 2-D Gabor filter is used on segmented images of the sample. For pattern matching, Support Vector Machine (SVM) classifier is being used. The performance of the system is evaluated. Out of the total test images the system has shown 98.15% recognition rate. Thus, the system efficiency of 98.15 percent is obtained. This paper discusses proposed work for palmprint recognition of an individual using segmented parts of palmprint image. The experiment was carried out using MATLAB software image processing toolbox

Contribution to the analysis and protection of systems for digital image processing

Истраживања која садржи докторска дисертација „ПРИЛОГ АНАЛИЗИ И ЗАШТИТИ СИСТЕМА ЗА ДИГИТАЛНО ПРОЦЕСИРАЊЕ СЛИКЕ“ односе се на анализу различитих метода за дигиталну обраду слике, њено побољшање, као и њен сигуран, односно заштићен пренос до крајњег корисника. Показано је како и на који начин одређени алгоритми и математичке функције могу да се искористе у системима за дигиталну обраду слике, како за њену заштиту током преноса, тако и за побољшање њеног квалитета у постобради. У првом делу рада приказан је преглед актуелних истраживања, а затим је описана потребна теоретска подлога која ће се користити приликом истраживања. Ради што детаљније анализе реализован је хардверски склоп који генерише бели шум и урађена је софтверска апликација која олакшава и поједностављује анализу података. Помоћу ње је анализирана примена функције XOR над базама случајних бројева и дигиталним сликама, а добијени резултати су се користили за заштиту података током преноса и побољшање квалитета добијене слике. Одабир формата дигиталних слика зависио је од потребе, али је у највећем броју анализа коришћен TIFF формат записа, јер он представља некомпресовани формат слике, па су и добијени резултати објективни и мерљиви са резултатима других аутора. Све оригиналне слике, њих око две хиљаде, налазиле су се у овом формату, а онда су уз помоћ Дискретне косинусне трансформације или Вавелет трансформације оцењиване компресије као што су JPEG, JPEG2000, EZW и SPIHT. За упоређивање и анализу добијених резултата коришћени су следећи параметри: средње квадратна грешка (MSE), однос сигнал/шум (SNR), вршни однос сигнал/шум (PSNR) и индекса структурне сличности. Показано је како различите вредности линеарног осветљења утичу на вршни однос сигнал/шум (PSNR), средњу квадратну грешку (MSE), индекс структуралне сличности (SSIM) и разлику структуралне сичности (DSSIM). Анализиран је и утицај позитивног и негативног осветљења на квалитет слике кроз RGB хистограме. Анализирано је како различити алгоритми компресије утичу на квалитет слике коришћењем Лапласиан, Превит и Собел оператора. Квалитет компресованих слика оцењиван је бројем битова по пикселу (bpp) и параметрима PSNR, MSE и SNR. Анализом шест најзначајнијих оператора за детекцију ивица слике показано је како помоћу разних алгоритама и филтера може да се поправи квалитет дигиталне слике. Предложен је метод за елиминације различитих врста шумова, у реалном времену, уз помоћ Медиан филтера, Филтера средње вредности и Филтера оптерећења. Анализирана је практична примена ексклузивне дисјункције XOR код заштите, преноса и филтрирања дигиталне слике. За ту намену урађена је посебна софтверска апликација. Описан је утицај функције XОR на практично генерисање базе случајних бројева. Одређен је карактеристичан модел у коме су дефинисани најподеснији алгоритми за елиминацију шума, детекцију ивица, заштиту сигнала и пренос таквог сигнала ка пријемној страни где би се вршила реконструкција полазног сигнала. За све наведене анализе дата су одговарајућа математичка образложења и њихова презентација преко посебних софтверских апликација

New model of partial filtering in implementation of algorithms for edge detection and digital image segmetation

Ova disertacija je doprinos digitalnoj analizi i obradi slike. Problematika koja je obrađena u disertaciji pokriva oblasti ocene kvaliteta, detekcije ivica, restauracije, klaster filtriranja, klasifikacije, superrezolucije, dizajna filtera i filtriranja digitalne slike. Za primenu u svim pomenutim oblastima razvijen je, a u disertaciji detaljno opisan novi metod parcijalnog filtriranja digitalne slike ‒ metod mozaika. Takođe, predstavljen je i model detekcije ivica ‒ hibridni metod ‒ koji čini sastavni deo metoda mozaika. Detaljno su analizirani parametri ocene kvaliteta. Na taj način rezultati disertacije predstavljeni su na adekvatan i sa drugim radovima merljiv način. Zbog preciznosti ocene filtriranja razvijen je model za ocenu sličnosti slike po kanalima – CSI. Dobijeni rezultati u disertaciji vrednovani su numerički na osnovu relevantnih parametara za ocenu kvaliteta multimedijalnih signala kao što su: PSNR, MSE, SNR, entropije, LoD, SSIM, MSSIM, DSSIM i CSI. Zasnovan na detaljnoj analizi algoritama detekcije ivica, kao još jedan doprinos disertacije, predložen je hibridni metod detekcije ivica. Upotrebom metoda mozaika izvršena je restauracija digitalne slike različitim klaster filtriranjem. Rezultati su prikazani nad slikama snimljenim niskim stepenom osvetljenja, kao i nad defokusiranim i zamućenim slikama. Adekvatnom analizom i obradom izvršena je klasifikacija segmenata u odnosu na parametar nivoa detalja. Praktična primena urađena je na BI-RADS medicinskim slikama. Superrezolucija digitalne slike izvršena je segmentacijom i klasifikacijom segmenata u okviru metoda mozaika. Analizom statističke vrednosti okoline piksela predložen je model za procenu koncentracije Snow & Rain šuma i dizajnirani su filteri za Snow & Rain i Salt & Papper šum. Modeli opisani u disertaciji testirani su korišćenjem poslednjih verzija softverskih rešenja kao što su Matlab, VCDemo, CVIPTools, Gimp, ImageQualityMeasurement, NeatImagePro i SofAS

The development of automated palmprint identification using major flexion creases

Palmar flexion crease matching is a method for verifying or establishing identity. New methods of palmprint identification, that complement existing identification strategies, or reduce analysis and comparison times, will benefit palmprint identification communities worldwide. To this end, this thesis describes new methods of manual and automated palmar flexion crease identification, that can be used to identify palmar flexion creases in online palmprint images. In the first instance, a manual palmar flexion crease identification and matching method is described, which was used to compare palmar flexion creases from 100 palms, each modified 10 times to mimic some of the types of alterations that can be found in crime scene palmar marks. From these comparisons, using manual palmar flexion crease identification, results showed that when labelled within 10 pixels, or 3.5 mm, of the palmar flexion crease, a palmprint image can be identified with a 99.2% genuine acceptance rate and a 0% false acceptance rate. Furthermore, in the second instance, a new method of automated palmar flexion crease recognition, that can be used to identify palmar flexion creases in online palmprint images, is described. A modified internal image seams algorithm was used to extract the flexion creases, and a matching algorithm, based on kd-tree nearest neighbour searching, was used to calculate the similarity between them. Results showed that in 1000 palmprint images from 100 palms, when compared to manually identified palmar flexion creases, a 100% genuine acceptance rate was achieved with a 0.0045% false acceptance rate. Finally, to determine if automated palmar flexion crease recognition can be used as an effective method of palmprint identification, palmar flexion creases from two online palmprint image data sets, containing images from 100 palms and 386 palms respectively, were automatically extracted and compared. In the first data set, that is, for images from 100 palms, an equal error rate of 0.3% was achieved. In the second data set, that is, for images from 386 palms, an equal error rate of 0.415% was achieved.EThOS - Electronic Theses Online ServiceGBUnited Kingdo

Document image processing using irregular pyramid structure

Ph.DDOCTOR OF PHILOSOPH