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CRACTÉRISTIQUE D’UNE EMPREINTE DIGITALE.

CRACTÉRISTIQUE D’UNE EMPREINTE DIGITALE.

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Reconnaissance des empreintes digitales par l'algorithme SIFT



Localement, une empreinte digitale comprends des caractéristiques appelées

minuties (petits détails) qui décrivent la manière de discontinuation des stries. Dans

une empreinte digitale, il existe plusieurs sortes de minuties: terminaison, bifurcation,

lac, embranchement … (voir figure 3) mais les bifurcations et les terminaisons sont

plus utilisées, car ils sont facilement détectables. La bifurcation peut être formée quand

une strie est bifurqué, et la terminaison peut être formée basée sur une strie qui s'est

arrêtée soudainement. Chaque minutie est représentée par les coordonnées (x, y) de

son emplacement et l’angle Ө entre l’axe horizontal et la tangente à la strie (Voir

figure 4)



Figure 3. Les types de minuties les plus fréquentes, les terminaisons et bifurcations [1]



Figure 4. La réprésentation d’une terminaison et d’une bifurcation [1]



2. LES ALGORITHMES DE TRAITER D’EMPREINTE DIGITALE.

Pour traiter facilement, des empreintes digitales sont stockées sous la forme

d'image numérique. Chaque image numérique a leur hauteur H et leur largeur L, il est

composé à partir d'un ensemble des éléments qui correspondent à une matrice HxL

pixels. La valeur de chaque pixel détermine l'intensité lumineuse de chaque point de

l'image qui est représentée par un nombre situé à une ligne i et à une colonne j de la

matrice des pixels de l’image (voir figure 5); ce nombre est généralement appelé le

pixel [i, j].

Tuteur: Dr. PHAM Nguyen Khang



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Étudiant: BUI Thanh Trung



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Figure 5. a) Image de hauteur 6 et de largeur 10, b) la matrice 6x10 des pixels de l’image. [1]



L'étape traitement d'empreinte digitale concerne étroitement avec le résultat de

la comparaison. Dans une empreinte digitale, si elle est bien traitée, on va obtenir de

bonnes minuties, car le résultat de la comparaison est très bien. Alors, cette étape est

plus importante dans le processus de comparaison des empreintes digitales. En

général, elle est divisée en deux parties principales: le pré-traitement et l'extraction des

minuties.

Le pré-traitement

Lorsqu'on prend une empreinte digitale à partir d'un capteur, il y a quelques

raisons qui influencent la qualité d'empreinte digitale comme: le contact avec le

capteur, la qualité de sonde, le profond de rides / vallée... Alors, l'étape pré-traitement

est nécessaire pour améliorer la qualité la donnée d'entrée, supprimer les erreurs...

Typiquement le pré-traitement peut se composer des sub-étapes ci-dessous:





Segmentation: Une empreinte digitale qui est pris à partir d'un capteur a

deux régions différents. La première région qui est située au centre

d'image contient les contenus de cette empreinte digitale. La deuxième

région est autour de la première région, il n'a rien des informations

d'empreinte digitale. En d'autres termes, il n'est pas nécessaire. Alors,

cette étape va séparer l'image d'empreinte digitale en deux régions

distinction, on utilise seulement la région centre pour les étapes

dernières. Après cette étape, nous allons obtenir une image comme

Figure 6.B.







Orientation de l’image: Orientation de l'image est une étape très

importante, il est le fondement pour les algorithmes de détection, de

traits caractéristiques d'une empreinte digitale. Soi l'image I de NxN est

l'image que l'on obtient après l'étape Segmentation. L'image O de NxN

est l'image d'orientation de l'image I si chaque O (i, j) représente

l'orientation de la crête locale de pixel I (i, j). Normalement, l'orientation

de la crête est spécifiée par un bloc. Donc, pour calculer l'orientation

d'une empreinte digitale, il faut la diviser par un ensemble de bloc de



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WxW non chevauchement. Chaque bloc définit une seule valeur. Alors,

le résultat qu'on obtient est une image d'orientation comme Fingure 6.C



Figure 6. Le processus d’extraire des minutiaes d’une empreinte digitale.

A) Empreinte digitale originelle

B) Empreinte digitale après l’étape «Segmentation et recadrage»

C) Empreinte digitale après l’étape «Orientation»

D) Empreinte digitale après l’étape «Amélioration»

E) Empreinte digitale après l’étape «Binarisation»

F) Empreinte digitale après l’étape «Squelettisation»

G) Empreinte digitale aprốs lộtape ôExtraction des minutiaesằ







Calcul de la frộquence mộdiane: La fréquence médiane du point I[x, y]

est nombre de strie sur une unité de longueur qui centre à I [x, y] et

perpendiculaire avec l'orientation à I [x, y]. Alors, l'image de fréquence

de l'image I est défini comme une image F de NxN, où F [i, j] représente



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la fréquence de la crête locale de pixel (i, j). L'image fréquence est très

utile pour rechercher les régions singulières.





Amélioration de l'image: Dans le cas idéal, les empreintes digitales ont

la bonne qualité, la détection des points minuties devient facilement et

exactement. En réalité, il y a beaucoup de raisons objectives ainsi que

des raisons subjectives qui font des empreintes digitales ont la mauvaise

qualité: les mains moites ou sèches, des coupures peuvent avoir été

provoquées par des objets, la faỗon d'appuyer son doigt sur le capteur, la

position et la rotation du doigt… Alors, l’amélioration de l'image est une

étape importante pour améliorer la qualité d’empreinte digitale. (Figure

6.D)







Binarisation: C’est une étape de transformation d’une image 8-bits en

image 1-bit. C’est-à-dire, chaque pixel dans l’image ne comporte que

deux niveaux de gris: 0 (blanc) ou 1 (noir) (voir Figure 6.E)







Squelettisation de l'empreinte digitale: Aprốs avoir effectuộ lộtape cidessus, on a reỗu une image qui a amélioré et binaire. Dans l'image

binaire, les lignes se voient clairement, mais elles ont des tailles

différentes. Pour pouvoir détecter facilement les minuties, il faut

effectuer cette étape pour transformer ces linges en un pixel. L'image

qu'on reỗoit appelộe l'image de squelettisation. Maintenant on peut

l'utiliser pour détecter des minuties (voir Fingure 6.F).



L'extraction des minutiaes

Dans l'étape pré-traitement, on a déjà obtenu l'image de squelettisation

d'empreinte digitale à partir d'une empreinte digitale normal. Dans cette étape, on va

utiliser l'image de squelettisation pour se trouver des minuties. En général, il existe

nombreux types de minuties dans une empreinte digitale: les bifurcations, les

terminaisons, le lac... Dans le cadre du mémoire, je vais présenter deux méthodes de

déterminer les bifurcations et les terminaisons, car elles se trouvent en plus grand

nombre dans les empreintes digitales et leur extraction est plus facile que d'autres type

de minuties.

Pour détecter les terminaisons et les bifurcations, l'utilisation l'algorithme

«crossing number » est le bon choix. Tout d'abord, on crée une fenêtre de taille 3x3 et

l'appliquer sur toute l'image en fonction du masque. Soi C [i, j] est le point au centre de

la fenêtre; p1, p2, …, p7 sont leurs voisinages de C. Soi cn (p) est la valeur déterminée

par:



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Dépendre la valeur de cn (p), on peut conclure que le point C[i, j] est la

terminaison, la bifurcation ou le point normal. L'image qui utilise pour détecter des

minuties est l'image de squelettisation, alors val (p) = {0,1}. Ainsi, le point C [i, j] est:

● une point normal si cn (p) = 2.

● terminaison si cn (p) = 1.

● bifurcation si cn (p) = 3.

Le Fingure ci-dessous décrit le détail en plus:



a. cn (p) = 2



b. cn (p) = 2



c. cn (p) = 3



d. cn (p) = 1



Figure 7. La détection des minuties: a,b) Les points normales; c) La bufication; d) La terminaison



L'image suivante est le résultat que l'on obtient après l'étape d'extraction de

minuties:



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Figure 8. Les fins de crêtes (terminaisons) (rouge) et les bifurcations (bleu)



La comparaison des empreintes digitales

La comparaison des minuties une fois extraite est une partie essentielle de

l'analyse de l'empreinte digitale. L'idée générale de la comparaison est de retrouver

d'une empreinte à l'autre les mêmes minuties. Pourtant, la comparaison des empreintes

digitales base sur les minuties n’est pas la méthode unique. Il y a beaucoup de méthode

différence que chacun a des avantages et des incovénients. Nous allons les explorer

dans le chapitre prochain.



3. LES MÉTHODE DE COMPARAISION DES EMPREINTES DIGITALES

La comparaison de deux empreintes digitales n’est pas une tâche facile à cause

de leurs caractéristiques. Les années dernières, des informaticiens ont étudié et

proposé nombreuses méthodes de comparer des empreintes digitales. Chaque méthode

utilise les techniques différentes, les différentes approchent, basé sur des

caractéristiques différentes, alors il a des avantages et des inconvénients différents.

Généralement, ces méthodes sont classées en trois grandes familles: La comparaison

basée sur la corrélation, la comparaison basée sur les singularités de lignes

d’empreintes digitales et la comparaison basée sur les minuties.

La comparaison basée sur la corrélation : Comme vous le savez, chaque

empreinte digitale est stockée sous la forme d'image numérique. C'est une matrice des

pixels HxL (hauteur et largeur). La méthode de comparaison basée sur la corrélation

est tout simplement: Il compare la matrice des pixels de la première image avec la

matrice de pixels de la deuxième image, en d'autres termes, il recherche la corrélation

entre deux empreintes digitales par ces deux matrices. En effet, ce n'est pas une bonne

méthode parce qu'il dépend entièrement aux pixels. Si les images d'une même

empreinte digitale sont différentes, les valeurs de leurs pixels sont différentes alors on

peut être obtient les résultats différents. En réalité, quand on prend deux empreintes

digitales à partir d'un même doigt, on va obtenir toujours deux images différentes, à



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cause de quelques raisons: la qualité du lecteur, la position du doigt, la manière de

contact du lecteur... Par conséquent, cette méthode n'est pas couramment utilisée.

La comparaison basée sur les singularités de lignes d’empreintes digitales : Le

but de cette méthode est donc d'utiliser les singularités de lignes d'empreintes digitales

comme l'orientation locale, la taille, la fréquence... pour la comparaison parce que ces

caractéristiques sont extraites plus faciles que les minuties. De plus, dans nombreux

cases, la qualité d'empreintes digitales est maivais alors on ne peut pas extraire des

minuties. Par conséquent, cette méthode est utile pour les empreintes digitales qui ont

les mauvaise qualités. Cependance, il n'est pas couramment utilisé aussi parce que ces

singularités sont très instables et variables.

La comparaison basée sur les minuties : Parmi les trois méthodes de

comparaison d'empreinte digitale qu'on a déjà abordé, la comparaison basée sur les

minuties est la méthode la plus utilisée. De cette manière, les minuties seront extraites

à partir de deux empreintes digitales squelettiques. Ensuite, on trouve la paire de

minuties qui ont des corrélations. Le résultat est le nombre maximum des paires des

minuties. Le Fingure 9 décrit le détail en plus de cette technique:



Figure 9. Comparaison deux empreintes digitales basée sur des minutiaes.[2]



Comme on l'ait abordé dans le Chapitre 1, pour toutes les méthodes de

comparaison présentées précédemment, les résultats ne sont pas vraiment exacts à

cause de la qualité d'empreinte digitale. Pour surmonter ce problème, j'ai proposé deux

méthodes de comparer des empreintes digitales basent sur des SIFT caractéristiques.

Avant de trouver plus d'informations sur ces deux méthodes (en Chapitre 4), je vais

passer au chapitre suivant pour s'informer de l'algorithme de SIFT.



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