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Singular Candidate Method: Improvement of Extended Relational Graph Method for Reliable Detection of Fingerprint Singularity Méthode du candidat singulier : amélioration de la méthode des graphiques relationnels étendus pour une détection fiable de la singularité des empreintes digitales

Tomohiko OHTSUKA, Daisuke WATANABE

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Résumé:

Les points singuliers des empreintes digitales, à savoir. core et delta, sont des points de référence importants pour la classification des empreintes digitales. Plusieurs approches conventionnelles telles que la méthode de l'indice de Poincaré ont été proposées ; cependant, ces approches ne sont pas fiables avec des empreintes digitales de mauvaise qualité. Cet article propose une nouvelle détection de base et delta utilisant une analyse de candidats singuliers et un graphe relationnel étendu. L'analyse de candidats singuliers permet d'utiliser à la fois les caractéristiques locales et globales des modèles de direction de crête et permet d'obtenir une tolérance élevée au bruit d'image local ; cela implique l'extraction d'emplacements où il existe une forte probabilité d'existence d'un point singulier. Les résultats expérimentaux utilisant les bases de données d'images d'empreintes digitales FVC2000 et FVC2002, qui incluent plusieurs images de mauvaise qualité, montrent que le taux de réussite de l'approche proposée est 10 % supérieur à celui de la méthode de l'indice de Poincaré pour la détection de singularité, bien que le temps de calcul moyen soit de 15 %. %-30% de plus.

Publication
IEICE TRANSACTIONS on Information Vol.E93-D No.7 pp.1788-1797
Date de publication
2010/07/01
Publicisé
ISSN en ligne
1745-1361
DOI
10.1587/transinf.E93.D.1788
Type de manuscrit
Special Section PAPER (Special Section on Machine Vision and its Applications)
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