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The purpose of this work has been the computation of three-dimensional models of the finger and the fingerprint by using techniques based on multiple views of the finger, acquired without contact to the sensor. Three-dimensional models have then been processed in order to produce images comparable with those taken by traditional contact-based sensors. The contents of this work can be divided in the following steps. After calibrating the cameras, the obtained images were processed to extract some features from them (e.g., the finger boundary, the region of interest, the frequency and orientation of the ridges, and the location of some particular points). The images were processed by using a sequence of algorithms in order to make them similar to traditional contact-based fingerprint acquisitions. From the resulting images typical fingerprint features, such as minutiae position and ridge pattern, were then extracted. The information obtained in this process was used to build three-dimensional models. Two approaches are described in this thesis. The former is based on minutiae triangulation and consists of a discrete reconstruction of the fingerprint features. The latter uses a few loci (such as the point of maximum ridge curvature) extracted from multiple images and approximates a three-dimensional volume eventually completed with the superimposition of the original images. The resulting three-dimensional models are then transformed into planar images, so that state-of-the-art algorithms can extract the fingerprint features and compare them with the features extracted from traditional images.
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Introduzione Minuzie Modello cilindrico Unwrapping Accuratezza Conclusioni
Elaborazione tridimensionale di improntedigitali acquisite senza contatto
Angelo GenoveseMatr. 737558
Relatore: prof. Fabio ScottiCorrelatore: dott. Ruggero Donida Labati
Università degli Studi di MilanoCorso di Laurea Specialistica in Scienze e Tecnologie
dell’Informazione
11 giugno 2010
Elaborazione tridimensionale delle impronte digitali Angelo Genovese
Introduzione Minuzie Modello cilindrico Unwrapping Accuratezza Conclusioni
Impronte digitali a contatto
Tutta la moderna tecnologia di acquisizione delle improntedigitali è basata sul contatto del dito con il sensore:
Questo tipo di scansione produce un’immagine ad elevatocontrasto, però comporta numerosi problemi:
deformazione del ditosecchezza o umidità della pellesporcizia che si accumula sul sensorepossibilità di lasciare impronte latenti
Elaborazione tridimensionale delle impronte digitali Angelo Genovese 1/15
Introduzione Minuzie Modello cilindrico Unwrapping Accuratezza Conclusioni
Impronte digitali senza contatto
Una soluzione a questi problemi è rappresentata dall’uso difotocamere:
Le immagini prodotte hanno però due difetti:
hanno un contrasto molto inferiorela curvatura del dito impedisce di rilevare tutti i dettagli
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Nuovi sviluppi
Il problema del contrasto può essere risolto tramite tecniche dimiglioramento dell’immagine:
Il problema della curvatura del dito può essere risolto scattandopiù viste del dito ed integrandole in un modello tridimensionale:
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Scopo della tesi
Lo scopo della tesi è stato quello di ricostruire un modellotridimensionale a partire da due immagini stereoscopicheacquisite da una coppia di fotocamere:
I metodi proposti sono due:
1 Ricostruzione tridimensionale basata sulle minuzie2 Ricostruzione tridimensionale basata su modello cilindrico
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Corrispondenza tra le minuzie
La posizione di un punto in uno spazio tridimensionale puòessere calcolata conoscendo la posizione del punto nelle dueimmagini (triangolazione)
La ricerca delle minuzie nelle impronte digitali è un metodorobusto per determinare la corrispondenza tra i punti delle dueimmagini
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L’algoritmo
Segmentazione delle immagini
Miglioramento delle immagini
Calcolo della ROI
Triangolazione delle minuzie
Matching tra le minuzie
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Il risultato
Il risultato è stata una rappresentazione tridimensionale dellaposizione delle minuzie:
La precisione richiesta nel calcolo delle corrispondenze è peròmolto elevata
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Punti notevoli
Il secondo metodo proposto sfrutta la costruzione di un cilindroper appossimare la forma del dito
Per descriverlo sono sufficienti tre punti che ne rappresentino lalarghezza e l’altezza:
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Introduzione Minuzie Modello cilindrico Unwrapping Accuratezza Conclusioni
L’algoritmo
Calcolo della larghezza del dito
Estrazione del punto di curvatura massima
Triangolazione dei tre punti
Creazione del modello cilindrico
Aggiunta dei dettagli
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Wrapping delle immagini
Applicare le immagini sul modello cilindrico ripristina lacurvatura del dito e permette di ricostruire la distanza originaletra i punti:
In questo modo si compensa la perdità di qualità causatadall’effetto prospettico dovuto alla curvatura del dito
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Coordinate polari
Per rendere confrontabile il modello così ottenuto con delleimmagini bidimensionali si sostituiscono le coordinatecartesiane con le coordinate polari:
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Confronti effettuati
Sono stati effettuati alcuni test biometrici per valutarel’accuratezza del riconoscimento:
confronto tra le immagini stereoscopiche acquisite senzacontattoconfronto tra le immagini unwrappedconfronto tra le immagini tradizionali
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Risultati
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Problemi
I metodi proposti di ricostruzione tridimensionale presentanoancora alcuni problemi:
i metodi di miglioramento dell’immagine devono essereottimizzatila corrispodenza stereoscopica deve essere resa piùprecisal’acquisizione delle immagini deve avvenire compensandolo spostamento del dito
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Sviluppi futuri
Esistono inoltre prospettive per miglioramenti futuri:
bisogna rendere l’andamento tridimensionale delle crestee delle valliè necessario integrare più viste del dito da diverseangolazioniè possibile sviluppare algoritmi di matching che operino sumodelli tridimensionali
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