Um novo arcabouço para análise de qualidade de imagens de impressões digitais de alta resolução

Orientador: Neucimar Jerônimo LeiteTese (doutorado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de ComputaçãoResumo: A falta de robustez referente à degradação de qualidade de conjuntos de características extraídas de padrões de cristas-e-vales, contidos na epiderme dos dedos humanos, é uma das questões em aberto na análise de imagens de impressões digitais, com implicações importantes em problemas de segurança, privacidade e fraude de identificação. Neste trabalho, introduzimos uma nova metodologia para analisar a qualidade de conjuntos de características de terceiro nível em imagens de impressões digitais representados, aqui, por poros de transpiração. A abordagem sugerida leva em conta a interdependência espacial entre as características consideradas e algumas transformações básicas envolvendo a manipulação de processos pontuais e sua análise a partir de ferramentas anisotrópicas. Foram propostos dois novos algoritmos para o cálculo de índices de qualidade que se mostraram eficazes na previsão da qualidade da correspondência entre as impressões e na definição de pesos de filtragem de características de baixa qualidade a ser empregado num processo de identificação. Para avaliar experimentalmente o desempenho destes algoritmos e suprir a ausência de uma base de dados com níveis de qualidade controlados, criamos uma base de dados com diferentes recursos de configuração e níveis de qualidade. Neste trabalho, propusemos ainda um método para reconstruir imagens de fase da impressão digital a partir de um dado conjunto de coordenadas de poros. Para validar esta idéia sob uma perspectiva de identificação, consideramos conjuntos de minúcias presentes nas imagens reconstruídas, inferidas a partir das configurações de poros, e associamos este resultado ao problema típico de casamento de impressões digitaisAbstract: The lack of robustness against the quality degradation affecting sets of features extracted from patterns of epidermal ridges on our fingers is one of the open issues in fingerprint image analysis, with implications for security, privacy, and identity fraud. In this doctorate work we introduce a new methodology to analyze the quality of sets of level-3 fingerprint features represented by pores. Our approach takes into account the spatial interrelationship between the considered features and some basic transformations involving point process and anisotropic analysis. We propose two new quality index algorithms, which have proved to be effective as a matcher predictor and in the definition of weights filtering out low-quality features from an identification process. To experimentally assess the performance of these algorithms and supply the absence of a feature-based controlled quality database in the biometric community, we created a dataset with features configurations containing different levels of quality. In this work, we also proposed a method for reconstructing phase images from a given set of pores coordinates. To validate this idea from an identification perspective, we considered the set of minutia present in the reconstructed images and inferred from the pores configurations and used this result in fingerprint matchingsDoutoradoCiência da ComputaçãoDoutor em Ciência da Computação01-P-3951/2011147050/2012-0CAPESCNP

Multi-scale transformations for fingerprint image segmentation

Orientador: Neucimar Jerônimo LeiteDissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de ComputaçãoResumo: A identificação baseada em impressões digitais tem recebido considerável atenção nos últimos anos devido à crescente procura pela identificação automática de indivíduos, tanto em aplicações forenses quanto empresariais, por exemplo. Uma importante etapa que deve ser considerada nessas aplicações é a segmentação da imagem que constitui a impressão digital. Nesse contexto, o termo segmentação refere-se à separação da imagem em duas regiões, denominadas área da impressão (foreground) e fundo (background), a fim de evitar que características utilizadas no reconhecimento e/ou classificação das impressões digitais correspondentes sejam extraídas de regiões impróprias. Normalmente, as abordagens de segmentação encontradas na literatura não consideram imagens provenientes de diferentes bases de dados (ou sensores), em virtude da diversidade das propriedades e características encontradas em cada sensor e, em geral, o desempenho dos métodos existentes é baixo quando lidam com bases de dados heterogênias. Neste sentido, a segmentação de imagens oriundas de diferentes sensores constitui um problema ainda a ser explorado. Este trabalho apresenta um conjunto de transformações de imagens que pode ser utilizado para esse fim, ou seja, para segmentação de imagens de impressões digitais provenientes de diferentes sensores sem que seja necessário, por exemplo, uma pré-classificação ou treinamento. De modo geral, estas transformações são baseadas em operadores morfológicos do tipo toggle que apresentam características interessantes de simplificação de imagens. Os resultados obtidos considerando imagens de diferentes bases de dados mostram que o método proposto supera abordagens bem conhecidas da literatura que representam o estado-da-arteAbstract: Fingerprint identification has received considerable attention in the last few years, due to an increasing demand for human automatic identification in areas concerning, for example, forensic and business applications. An important step to be considered in such applications is the fingerprint image segmentation. In this context, the term refers to splitting the image into two regions, namely, foreground and background, in order to avoid the extraction of features used in automatic classification and recognition from noisy regions. Usually, the segmentation methods found in the literature do not consider images from different databases (or sensors) and, in a general way, dealing with heterogeneous databases constitutes an open problem not well explored in the literature. This work presents a new set of image transformations related to fingerprint segmentation of images acquired from different sensors without any requirement for pre-classification or training. As we will elsewhere, these transformations are based on morphological toggle operators which present interesting image simplification properties. We evaluate our approach on images of different databases, and show its improvements when compared against other well-known state-of-the-art segmentation methods discussed in literatureMestradoProcessamento de ImagensMestre em Ciência da Computaçã