viagra super force

+7(495) 123-XXXX  г. Москва

Выпуски журналов

  • Серия
  • Серия
  • Серия
  • Серия
  • Журнал
  • Журнал
  • Журнал
  • Журнал

Р.Ф. Минханов,  (Аспирант, преподаватель, «Южно-Уральский государственный университет (НИУ)»)

В.Ю. Гудков,  (Д.ф.-м.н., профессор, «Южно-Уральский государственный университет (НИУ)»)

Серия «Естественные и Технические науки» # МАРТ-АПРЕЛЬ  2017

Папиллярные узоры; математические модели; синтетический
Искусственные отпечатки пальцев подражают изображениям, которые получены при помощи электронных сканеров. Потенциальной альтернативой сбора больших баз данных отпечатков пальцев является синтез отпечатка пальца. В статье ставится задача рассмотрения существующих методов и этапов генерации искусственных отпечатков пальцев. В результате анализа авторы выделяют основные этапы, дают описание методов. Авторы предлагают свой алгоритм генерации поля направлений папиллярных узоров.

Ключевые слова: Папиллярные узоры; математические модели; синтетический.

 

Введение

Биометрические технологии входят в состав широко распространенных технологий и средств информационной защиты. Самой известной биометрической особенностью человека, применяемой для его идентификации, являются отпечатки пальцев. При создании точных систем распознавания существует потребность в проведение качественного тестирования, что в свою очередь порождает потребность в базах данных с огромным числом моделей отпечатков пальцев. В данный момент времени эта проблема отчасти решена исследованиями и работами по созданию реалистично выглядящих отпечатков пальцев, которые в дальнейшем могут быть применены для всевозможных целей.

Проведенные исследования в различных научных областях, таких как эмбриология, антропология, статистика (закономерности папиллярных узоров), генетика, криминалистика и биометрия, не оказали практически никакого влияния на применявшиеся методы, технологии и механизмы, при применении которых не брался в расчет процесс образования форм папиллярных узоров. Отсутствие общей единой теории об образовании папиллярных узоров несет явные последствия для такой научной дисциплины как криминалистика. На сегодняшний день модели распределения значимых характеристик папиллярного узора и их выявления в большинстве своем построены на статистическом анализе, вследствие того, что на данный момент адекватной математической модели формирования таких особенностей не представлено.

Проведенные исследования по созданию искусственного отпечатка пальца можно условно разделить на две основные категории: те, которые основаны на физических моделях и те, которые основаны на статистических моделях [4].

В работе Шертинского и Пикарда [8] представлен комплексный метод, который использует динамичную нелинейную систему, называемую "M-lattice", эта модель может быть использована в качестве основы для генерации синтетического отпечатка пальца.

В работах Пенроза [6] допускалось, что папиллярные узоры, такие как петли, завитки и т.д., были сформированы хребтами, соответствующими линиям кривизны кожи эмбриона в то время, когда формировались хребты. Основываясь на этой работе Марди, Ли, и Хейнсворт [5] показали, что узоры отпечатка пальца могут быть смоделированы дифференциальными уравнениями, у которых есть точное решение.

Кюккеном и Ньюэллом [3] предложили свою модель, основанную на следующих гипотезах:

  • папиллярные узоры создаются силами, которые вызваны дифференциальным ростом базального слоя эпидермиса;
  • неоднородный рост базального слоя эпидермиса приводит к сжимающему напряжению, которое приводит к кривизне, создавая первоначальные хребты.

Почти периодические узоры, очень похожие на человеческие отпечатки пальцев, могут быть получены путем применения модели Кюккена [4,7]: три основных класса отпечатков пальцев могут быть смоделированы и проявляют минуции в областях.

Цель данной работы – описать метод генерации поля направлений папиллярных узоров основанной на математической модели. Основное внимание в этой работе уделяется модели, основанной на физических механизмах формирования. Тем не менее, также рассматриваются следующие вопросы:

  • Как определяется направление хребтов с учетом расположения особых точек?
  • Формирование различных типы узоров (виток, петля, арки).

В первой части рассматривается модель формирования зоны отпечатка. Во второй части предлагается модель формирования поля направлений папиллярных узоров.

Генерация зоны отпечатка пальца

В работах Каппелли, Майо и Мальтони [1] выделяются четыре основных этапа формирования синтетического отпечатка пальца:

  1. Генерация области отпечатков пальцев;
  2. Генерация поля направлений папиллярных линий;
  3. Генерация частотного изображения;
  4. Генерация рисунка папиллярных линий.

Типичный алгоритм распознавания отпечатков пальцев обрабатывает отпечатки пальцев следующим образом: отпечаток пальца изначально сегментируется от фона, оцениваются локальная частота и поле направлений, и эта информация используется для того, чтобы выделить контуры рисунка хребта и найти минуции [4]. В целях получения изображений отпечатков пальцев необходимо "перевернуть" некоторые из вышеописанных операций: область отпечатка пальца, поле направлений и частотное изображение, созданные независимо друг от друга и являющиеся входными параметрами по отношению к процессу генерации папиллярного узора.

В данной работе  рассматриваются первые два этапа генерации. За основу первого этапа берется модель, предложенная  Каппелли и др. [1].

На первом этапе генерации, строится основная форма отпечатка пальца в соответствии с моделью, базирующейся на эллиптических сегментах, и которая представлена на рис. 1.

Читать полный текст статьи …


СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ:
1. Cappelli, R., Maio, D., & Maltoni, D. (2004). SFinGe: an approach to synthetic fingerprint generation. International Workshop on Biometric Technologies (BT2004), (стр. 147-154).
2. Kücken, M. (2007). Models for fingerprint pattern formation. Forensic science international, 171, 85-96.
3. Kücken, M., & Newell, A. C. (2004). A model for fingerprint formation. Europhysics Letters (EPL), 68, 141-146.
4. Maltoni, D. (2009). Handbook of fingerprint recognition (изд. 2nd. ed.). London: Springer.
5. MARDIA, K. V., Q., L. I., & HAINSWORTH, T. J. (1992). On the Penrose hypothesis on fingerprint patterns. Mathematical Medicine and Biology, 9, 289-294.
6. PENROSE, L. S. (1965). Dermatoglyphic Topology. Nature, 205, 544-546.
7. Sherlock, B. G., & Monro, D. M. (1993). A model for interpreting fingerprint topology. Pattern Recognition, 26, 1047-1055.
8. Sherstinsky, A., & Picard, R. W. (9-13 Oct. 1994). Restoration and enhancement of fingerprint images using M-lattice-a novel nonlinear dynamical system. 12th International Conference on Pattern Recognition, (стр. 195-200).
9. Vizcaya, P. R., & Gerhardt, L. A. (1996). A nonlinear orientation model for global description of fingerprints. Pattern Recognition, 29, 1221-1231.
10. Тегако, Л., & Кобылянский, Е. (2017). Дерматоглифика в современном научном познании человека. ЛитРес.
11. Хить, Г. Л., Широбоков, И. Г., & Славолюбова, И. А. (2013). Дерматоглифика в антропологии. СПб.: Нестор-История.



© 
Р.Ф. Минханов, В.Ю. Гудков, Журнал "Современная наука: актуальные проблемы теории и практики".
 

 

 

 
SCROLL TO TOP

 Rambler's Top100 @Mail.ru