X99yY-OKAH-TbE0jPbHELsD2ck4AGHvfaUvt2QrC45E4Kz7ec5gFu0VAVYjuoU4=h310' alt='Программа Сравнение Отпечатков Пальцев' title='Программа Сравнение Отпечатков Пальцев' />Методы распознавания отпечатков пальцев и реализация средствами Python Хабрахабр. В текущем семестре появился в расписании предмет Методы и средства защиты компьютерной информации, частью которого являются лабораторная работа по биометрии, а точнее по распознаванию отпечатка пальца. Так же, недавно, на Хабре была статья про устройства предназначенные для сканирования. Решил написать здесь про алгоритмы распознавания. Передо мной, как перед студентом, стоит довольно стандартная задача верификация отпечатка пальцасравнение с эталоном. Так как лабораторная эта, появилась только в этом году, то методического пособия по ней еще нет. Но в виду интересности задачи, я отправился к Гуглу. Как ни странно, наиболее содержательной оказалась вторая часть статьи, указанной в топике про сканеры. В ней описано, довольно понятно, несколько алгоритмов 1. Корреляционное сравнение. Данный подход заключается в попиксельном сравнении двух изображений, для различных сдвигов и углов поворота, на основе получившихся результатов выносят решения о совпадении. Текстовый файл содержит информацию по отпечатка пальцев известных преступников. Разработать программа, которая выводит. В наше время распознавание отпечатков пальцев является активным. Если вы хотите сравнить 2 отпечатка и проверить их совпадение. Рефлекция загружает динамически, во время выполнения программы. Считыватели отпечатков пальцев FingerChip были разработаны Atmel. Matlab исходный код для распознавания отпечатков пальцев. Filterbank основе Matching отпечатков пальцев. Индекс условий Распознавание отпечатков пальцев, отпечатки пальцев. Связанные программы. Если сравнивать отпечаток пальца и ключ, то можно сказать, что у каждого. Сравнения по узору. В зависимости от требуемой точности, изображение отпечатка разбивается на области. Далее узор в каждой из областей описывается синусоидальной волной, с параметрами начальный сдвиг фазыдлина волнынаправление распространения. Данный класс алгоритмов, не требует высокого разрешения при сканировании. Сравнение по особы точкам. Особые точки это конечные точки и точки ветвления. Эти точки выделяются на обоих изображения, а далее методом их корреляционного сравнения, выносится вердикт о соответствии отпечатков. В виду своей относительно простой реализации и скорости работы, данные алгоритмы более распространены. Данный тип алгоритма я выбрал для реализации в лабораторной работе. Поэтому остановимся на нем подробнее. Так как статья дала только общее представление, я продолжил гуглить. Отзывы Музыкальному Руководителю Образец. Третьей строкой выдачи стала эта презентация. Программа Сравнение Отпечатков Пальцев' title='Программа Сравнение Отпечатков Пальцев' />Dactyl, Solo Photo, Fingerprint Quick Action и ещ 5 программ для Android, которые используют сканер отпечатков пальцев в работе, в. Методы распознавания отпечатков пальцев и реализация средствами Python. NXCqBQ69EY.jpg' alt='Программа Сравнение Отпечатков Пальцев' title='Программа Сравнение Отпечатков Пальцев' />В ней довольно подробно рассказаны шаги реализации выбранного подхода. Итак, план действий бинаризация полученного изображенияскелетизация изображениявыделение точексравнение точек. Реализацию решено было сделать на Python. Соответственно, помимо самого Pythonу меня версии 2. PILPython Imaging Library, для разбора картинки на пиксели. Шаг 1. Бинаризация. Тут я не стал изобретать, и сделал все довольно просто, в лоб. Img. Скелетизация. Этот шаг вызвал самое большое затруднение, так как алгоритмы гуглились сложнее всего. В итоге найдено 4 алгоритма. Выбран был шаблонный метод, и первый набор, так как в отличии от второго набора шаблонов, он требует всего один обход изображения. Правда для снижения уровня неточностей используется часть шаблонов из второго набора. Шаблоны соответствуют матрице 33, где центральный элемент является текущим пикселем в обходе изображения. Восемь первых шаблонов, являются основной частью. Четыре снизу для устранения шума, при чем эти четыре так же могут быть повернуты на 9. Если мы натыкаемся на шаблон, то центральный пиксель окрашивается в белый цветне принадлежит скелету. Обход продолжается, пока остаются возможности удаления. Код этого действа разбит на несколько функций def tmp. Deleteimg  вызов процедуры скелетизации, на входе список списковпосле бинаризацииwlenimghlenimg. Выделение особых точек. Тут все тривиально. Если в окрестности из 8 точек, есть только одна черная, то это конечная точка. Если же их 2 то это просто точка линии. Три точка ветвления. This. Pointimg, x, y подсчет количества черных в окрестностиc0for i in rangex 1,x2 for j in rangey 1,y2 if img. Для того, чтобы их не учитывать, делалась удаление близко стоящих 1. Сравнение точек. Простой поиск точки которая попадает в окрестность 3. Pointr, v вход кортеж точек эталона и кортеж проверяемого выход совпало, всегоall0match0for i in v. Данная реализация проста и топорна. Возможно, дополнить ее несколькими проверками, например, смотреть углы вхождения линий в особые точки. При проверке откидывать пары уже найденных, для тех случаев, когда в окрестность попадает много точек одного типа. Реализация на Python довольно медленна скорость выполнения на моей машине совершенно не пригодна для пунктов с большим человеческим трафиком. Возможно, что использование Num. Py повысило бы производительность, да и я не лучший реализатор. Полностью код брать тут. Тестировалось на этом наборе. PS Хотелось бы замечаний по коду, так как в питоне ориентируюсь слабовато. Ну и мнения тех, кто серьезно занимается дактилоскопией. Framework в С для проверки отпечатков пальцев. Введение. В наше время распознавание отпечатков пальцев является активным направлением исследований. Важным компонентом в системе распознавания отпечатков является алгоритм. В связи с проблемой данной сферы алгоритмы распознавания отпечатков пальцев делятся на две категории алгоритмы проверки и идентификации. Цель алгоритмов проверки отпечатков пальцев является определить, какой из двух отпечатков сделан одним пальцем, а какой нет. С другой стороны, алгоритмы идентификации делают поиск запроса отпечатка пальца в базе данных, ища отпечаток, сделанный одним и тем же пальцем. Насколько мы знаем, существуют сотни документов, касающихся проверки отпечатков пальцев, но нет ни одного фреймворка, позволяющего проверять отпечатки в сети. Поэтому вы должны осуществлять ваши личные настройки, тестировать выполнения алгоритмов распознавания ваших отпечатков. Более того, вы должны потратить много времени, выполняя алгоритмы других авторов, для сравнения с собственными. FVC on. Going  наиболее связанный с работой нашего фреймворка в веб системе. Данная система имеет такие ограничения У вас нет доступа к другим алгоритмам, кроме своих. Это не фреймворк, поэтому вы не можете использовать другие компоненты программного обеспечения. Система не может быть использована с целью обучения, так как ученик не может посмотреть, как работают алгоритмы. После выполнения опыта используется база данных стандартная или жесткая, вам необходимо ждать 3. Вы не можете управлять базой данных. Таким образом, вы не можете использовать собственную базу данных либо редактировать существующую. Отсутствует доступ к тем отпечаткам, для которых ваш алгоритм не выполнился. Следовательно, вы не сможете проанализировать, почему ваш алгоритм не выполнился для того, чтобы исправить код. Вы не сможете создать эксперимент с помощью обычного протокола, для оценки выполнения. Если в любом из указанных выше ограничениях для вас возникли проблемы, тогда используйте наш фреймворк. Наш фреймворк реализован на С с использованием . Net Framework по двум главным причинам. Во первых, С стал одним из самых популярных языков программирования. Вторая причина в том, что инструменты, библиотеки и классы, доступные в. Net Framework, экономят много времени написания кода. Наш фреймворк позволяет экспериментировать в базах данных типа B от FVC2. FVC2. 00. 2 и FVC2. А от FVC2. 00. 2 и FVC2. В этих экспериментах мы выполняем индикаторы the Fingerprint Verification Competitions EER, FMR1. FMR1. 00. 0, Zero. FMR, Timems и ROC curves. Важно обратить внимание на то, что вопреки алгоритму Qi это набор шаблонов отпечатков пальцев, основывающийся на алгоритмах, мы реализовали только алгоритмы, сопоставимые протоколами ввода отпечатка пальца. Мы также сделали алгоритмы выделения признаков, предложенный Ratha, и ориентацию на получение изображения предложенную Sherlock. Данный фреймворк позволяет вам добавлять, как новые алгоритмы распознавания отпечатков, так и новые алгоритмы выделения признаков с минимальными усилиями и без перекомпиляции фреймворка. Одна из целей, которую мы преследовали, когда разрабатывали данный фреймворк, была сделать классы интерфейсов простыми и доступными. Таким образом, процесс добавления новых алгоритмов очень прост. В этой статье мы вкратце объясняем, как экспериментировать над распознаванием отпечатков пальцев увидеть шаблон отпечатка пальца после выполнения алгоритма высчитать и вывести на дисплей отпечаток пальца интегрировать ваши алгоритмы в фреймворк. Расширения данного фреймворка с целью исследований появились вhttps sites. В данной статьей мы вкладываем следующие файлы Запуск исследования для распознавания отпечатков пальцев. Извлеките файл Fingerprint. Recognition. zip и постройте решение. Далее вы можете отлаживать проект FR. FVCExperimenter или можете запустить FR. FVCExperimenter. exe в директорию, которая содержит сгенерированный узел. Данное окно откроет В строке Resources записан путь к базе данных, которую вы собираетесь использовать, к примеру D PR DatabasesFingerprintsFVC2. DB1. Выберите подходящий вам тип опыта в всплывающем меню с названием Experiment. Используйте меню с названиями Minutia Extractor, Orientation Image Extractor и Skeleton Image Extractor для выбора алгоритма, который будет использоваться для нахождения основных особенностей отпечаток, ориентированное изображение и его образ. Используйте поле Matcher для выбора алгоритма распознавания отпечатков пальцев и поле Feature Provider для выбора алгоритма, который будет хранить и извлекать черты выбранных совпадений. Несмотря на то, что мы реализовали только одну черту распознавания для каждого совпадения, существуют сценарии, где вы используете несколько признаков для одного совпадения. Поле с названием Properties позволяет изменять параметры выбранного алгоритма. Кликните на кнопку Execute Experiment для запуска исследования. Данный опыт использует протокол оценки от the Fingerprint Verification Competitions. В этом опыте мы высчитали такие индикаторы EER, FMR1. FMR1. 00. 0, Zero. FMR, Времямс и  ROC кривая. Эти индикаторы сохранены в файле с именем, сформированным в зависимости от выбранного вами алгоритма и окончанием. Этот файл сохраняется в папке с названием . Также сохранены еще два файла, один хранит в себе ложные соответствия отпечатков пальцев, другой ложные несоответствия отпечатков. Если вы хотите сравнить 2 отпечатка и проверить их совпадение, кликните на кнопку Visual Match, после которой откроется форма Visual Fingerprint Matching. Загрузите отпечатки, которые вы хотите сравнить и нажмите кнопку Match. Экстрактор признаков и выбранный в FVC Experimenter режим также здесь используются для того, чтобы выполнить сравнение отпечатков пальцев. Ниже пример сравнения двух отпечатков. Визуализация очертаний отпечатка пальца. Если вы хотите вывести картинку очертания отпечатка, тогда вам нужно использовать проект FR. Feature. Display. В поле Fingerprint Feature Display вы можете изменять экстрактор признаков и их изображение. В фреймворке мы используем классы для визуализации отпечатка, ориентированное изображение и скелет картинки. В следующем примере вы можете увидеть визуализацию приблизительного изображения отпечатка Соответствие отпечатков вне фреймворка. В данном разделе представлен пример использования фреймворка для сравнения двух изображений отпечатков в обычном пользовательском приложении. Он складывается из 3 шагов для сравнения 2 изображений отпечатков загрузить картинку, извлечение признаков и их сравнение. В этом случае пользователям нужно добавить ссылки из их приложения к сборке FR. Core и FR. Medina. Сборки SHull. Delaunay. Triangulation и Image. Processing. Tools должны быть добавлены в папку вывода, где появится бинарный файл. Loading fingerprintsvar fingerprint. Img. 1 Image. Loader. Load. Imagefile. Name. Img. 2 Image. Loader. Load. Imagefile. Name. Building feature extractor and extracting featuresvar feat. Extractor  new MTriplets. Extractor. Правила хорошего дизайна применены в фреймворке и дают возможность пользователю легко заменить или изменить любой компонент. Добавление новых алгоритмов в фреймворк. Первое, что вы должны знать это то, что вам не нужно модифицировать приложение фреймворка для распознавания собственных алгоритмов, потому что мы используем Рефлекцию, для того чтобы загрузить все динамические алгоритмы во время выполнения.