СБОРНИК
НАУЧНЫХ ТРУДОВ НГТУ

ISSN: 2307-6879
English | Русский

Последний выпуск
№3-4(96) июль - декабрь 2019

Применение модифицированного расстояния Хаусдорфа в задачах идентификации личности по рисунку вен ладони и запястья

Выпуск № 3-4 (96) июль - декабрь 2019
Авторы:

Морозов Константин Станиславович,
Васюков Василий Николаевич
DOI: http://dx.doi.org/10.17212/2307-6879-2019-3-4-177-186
Аннотация

В настоящее время получили распространение биометрические методы идентификации, основанные на уникальности отпечатков пальцев, геометрии лица или ладони, радужной оболочки глаза, голоса и т. п. Одним из новейших биометрических методов является идентификация по рисунку вен. По сравнению с наиболее часто используемым методом идентификации по отпечатку пальца основными преимуществами технологии являются ее бесконтактный характер, слабая чувствительность к загрязнениям и порезам кожи, слабая зависимость от температуры, влажности и состояния кожи. В работе рассматриваются вопросы применения модифицированного расстояния Хаусдорфа в качестве метрики при сравнения инфракрасного изображения, полученного сканированием тыльной стороны ладони или запястья, с образцами, хранящимися в базе данных, с целью идентификации личности. С помощью моделирования базы пользователей в виде наборов характерных точек проведены исследования влияния на вероятность правильного решения поворота изображения, сдвига и потери характерных точек при идентификации с применением модифицированного расстояния Хаусдорфа. Приводятся результаты применения модифицированного расстояния Хаусдорфа к реальным изображениям для баз вен тыльной стороны запястья девяти человек и вен запястья 14 человек. В качестве множества точек для сравнения были использованы точки пересечения, ветвления и окончания вен в скелетизированном рисунке вен, полученном в результате предобработки инфракрасных изображений. Для полученных систем показатель равной вероятности ошибок ERR составил 11 % для тыльной стороны руки и 14 % для запястья.


Ключевые слова: рисунок вен тыльной стороны ладони, рисунок вен запястья, биометрическая система, биометрическая характеристика, биометрический сканер, идентификация, модифицированное расстояние Хаусдорфа, инфракрасное изображение

Список литературы

1. Sontakke B.M., Humbe V.T., Yannawar P.L. Dorsal hand vein authentication system: a review // Journal of Scientific Research and Development. – 2017. – Vol. 6, N 5. – P. 511–514.



2. Crisan S. A novel perspective on hand vein patterns for biometric recognition: problems, challenges, and implementations // Biometric security and privacy: opportunities and challenges in the big data era. – Cham: Springer, 2017. – P. 21–49.



3. Greitans M., Pudzs M., Fuksis R. Palm vein biometrics based on infrared imaging and complex matched filtering // Proceedings of the 12th ACM Workshop on Multimedia and Security. – Roma, Italy, 2010. – P. 101–106.



4. Jain A.K., Bolle R., Pankanti S. Biometric: personal identification in networked society. – Boston: Kluwer, 1999. – 411 p.



5. Gonzalez R.C., Woods R.E. Digital image processing. – 2nd ed. – New Jersey: Prentice Hall, 2002. – 795 p.



6. Jahne B. Digital image processing. – Berlin; New York, Heidelberg: Springer, 1997. – 608 p.



7. Duque Vehils Jose Miguel. Design and Implementation of a finger vein identification: final thesis / Universitat Polite?cnica de Catalunya. Escola Te?cnica Superior d'Enginyeria de Telecomunicacio? de Barcelona. – Barcelona, 2011. – 68 p.



8. Khalil-Hani M., Eng P.C. FPGA-based embedded system implementation of finger vein biometrics // IEEE Symposium on Industrial Electronics and Applications. – Penang, Malaysia, 2010. – P. 700–705.



9. An improved least trimmed square Hausdorff distance finger vein recognition / G. Chen, Q. Dai, X. Tang, Z. Xu // 2018 5th International Conference on Systems and Informatics (ICSAI). – Nanjing, China, 2018. – P. 939–943.



10. Wang L., Leedham G., Cho S.Y. Infrared imaging of hand vein patterns for biometric purposes // IET Computer Vision. – 2007. – Vol. 1, N 3. – P. 113–122.



11. Huttenlocher D.P., Klanderman G.A., Rucklidge W.J. Comparing images using the Hausdorff distance // IEEE Transactions on Patter Analysis and Machine Intelligence. – 1993. – Vol. 15, N 9. – P. 850–863.



12. Finger-vein image recognition combining modified Hausdorff distance with minutiae feature matching / C.B. Yu, H.F. Qin, Y.Z. Cui, X.Q. Hu // Interdisciplinary Sciences: Computational Life Sciences. – 2009. – Vol. 1, N 4. – P. 280–289.



13. Zhou Y., Kumar A. Human identification using palm-vein images // IEEE Transactions on Information Forensics and Security. – 2011. – Vol. 6, N 4. – P. 1259–1274.



14. Contact-free palm-vein recognition based on local invariant features / W. Kang, Y. Liu, Q. Wu, X. Yue // PLoS ONE. – 2014. – Vol. 9, N 5. – P. 1–12.



15. Wang L., Leedham G., Cho D.S.Y. Minutiae feature analysis for infrared hand vein pattern biometrics // Pattern Recognition Society. – 2007. – Vol. 3, N 41. – P. 920–929.

Для цитирования:

Морозов К.С., Васюков В.Н. Применение модифицированного расстояния Хаус-дорфа в задачах идентификации личности по рисунку вен ладони и запястья // Сборник научных трудов НГТУ. – 2019. – № 3–4 (96). – С. 177–186. – DOI: 10.17212/2307-6879-2019-3-4-177-186.

 

For citation:

Morozov K.S., Vasyukov V.N. Primenenie modifitsirovannogo rasstoyaniya Khau-sdorfa v zadachakh identifikatsii lichnosti po risunku ven ladoni i zapyast'ya [Application of the modified Hausdorff distance in problems of identification of the person by vein pattern of palm and wrist]. Sbornik nauchnykh trudov Novosibirskogo gosudarstvennogo tekhnicheskogo universitetaTransaction of scientific papers of the Novosibirsk state technical university, 2019, no. 3–4 (96), pp. 177–186. DOI: 10.17212/2307-6879-2019-3-4-177-186.

Просмотров: 171