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Publicação:
Fusão de métodos baseados em minúcias e em cristas para reconhecimento de impressões digitais

dc.contributor.advisorMarana, Aparecido Nilceu [UNESP]
dc.contributor.authorFalguera, Fernanda Pereira Sartori [UNESP]
dc.contributor.institutionUniversidade Estadual Paulista (Unesp)
dc.date.accessioned2014-06-11T19:29:40Z
dc.date.available2014-06-11T19:29:40Z
dc.date.issued2008-07-04
dc.description.abstractBiometria refere-se ao uso de características físicas (impressões digitais, íris, retina) ou comportamentais (assinatura, voz) para a identificação humana. As impressões digitais são formadas por cristas e minúcias. As cristas são linhas distribuídas paralelamente com uma orientação e um espaçamento característico e as minúcias representam os vários modos pelos quais uma crista pode se tornar descontínua. Graças a sua universalidade, unicidade e permanência, as impressões digitais tornaram-se as características biométricas mais amplamente utilizadas. Entretanto, considerar o reconhecimento automático de impressões digitais um problema totalmente resolvido é um erro muito comum. Nenhum sistema de reconhecimento de impressões digitais proposto até hoje é infalível, nenhum garante taxas de erro nulas. Imagens de baixa qualidade e com pequena área de sobreposição entre a imagem template e a imagem de consulta ainda representam um desafio para os métodos de reconhecimento de impressões digitais mais utilizados, os métodos baseados no casamento de pontos de minúcias. Uma das maneiras de superar as limitações e melhorar a acurácia de um sistema biométrico é o uso da multibiometria, isto é, a combinação de diferentes tipos de informação em um sistema de reconhecimento biométrico. Neste contexto, esta dissertação de mestrado objetiva aprimorar a acurácia dos sistemas de reconhecimento de impressões digitais por meio da fusão de métodos baseados em minúcias e em cristas. Para tanto, foram implementadas técnicas de fusão no nível de pontuação, classificação e decisão. No nível de pontuação, a fusão propiciou uma redução na taxa de erro igual (EER) de 42,53% em relação ao método mais preciso. Para o nível de classificação, a fusão significou um aumento de 75% na taxa de recuperação correta...pt
dc.description.abstractBiometrics refers to the use of physical (fingerprints, iris, retina) or behavioral (signature, voice) characteristics to determine the identity of a person. Fingerprints are formed by ridges and minutiae. The ridges are lines distributed in parallel with an orientation and a characteristic spacing and the minutiae represent the several ways a ridge can become discontinued. As to its universality, uniqueness and permanence, the fingerprints became the most widely used biometric characteristic. However, it is a common mistake to consider the automatic fingerprint recognition as a totally solved problem. No fingerprint recognition system proposed until now is infallible, none of them guarantee null error rates. Poor quality images and when just a small area of overlap between the template and the query images exists are still a complex challenge to the most used fingerprint recognition methods, the methods based on minutiae points matching. One of the possibilities to overcome the limitations and improve the accuracy of a biometric system is the use of multibiometrics, the combination of different kinds of information in a biometric system. In this context, this master thesis aims to improve the accuracy of fingerprint recognition systems through the fusion of minutiae based and ridge based methods. To achieve this, fusion techniques on score, rank and decision levels were implemented. For the score level, the fusion lead to a reduction of the Equal Error Rate to 42.53% compared to the most precise method. For the rank level, the fusion meant an increase of 75% in the Correct Retrieval Rate. And, in the decision level fusion the Recognition Rate changed from 99.25% to 99.75%. The results have demonstrated that the fusion of minutiae based and ridge based methods can represent a significant accuracy improvement for the fingerprint recognition systems.en
dc.format.extent138 f. : il. color.
dc.identifier.aleph000589732
dc.identifier.capes33004153073P2
dc.identifier.citationFALGUERA, Fernanda Pereira Sartori. Fusão de métodos baseados em minúcias e em cristas para reconhecimento de impressões digitais. 2008. 138 f. Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual Paulista, Instituto de Biociências, Letras e Ciências Exatas, 2008.
dc.identifier.filefalguera_fps_me_sjrp.pdf
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11449/98675
dc.language.isopor
dc.publisherUniversidade Estadual Paulista (Unesp)
dc.rights.accessRightsAcesso aberto
dc.sourceAleph
dc.subjectBiometriapt
dc.subjectProcessamento de imagens - Tecnicas digitaispt
dc.subjectDatiloscopiapt
dc.subjectMinúciaspt
dc.subjectCristaspt
dc.subjectImpressões digitaispt
dc.subjectMultibiometriapt
dc.subjectBiometricsen
dc.subjectFingerprinten
dc.subjectRidgesen
dc.subjectMinutiaeen
dc.subjectMultibiometricsen
dc.subjectFusionen
dc.subjectRanken
dc.subjectScoreen
dc.subjectDecisionen
dc.titleFusão de métodos baseados em minúcias e em cristas para reconhecimento de impressões digitaispt
dc.typeDissertação de mestrado
dspace.entity.typePublication
unesp.advisor.lattes6027713750942689[1]
unesp.advisor.orcid0000-0003-4861-7061[1]
unesp.campusUniversidade Estadual Paulista (UNESP), Instituto de Biociências, Letras e Ciências Exatas, São José do Rio Pretopt
unesp.graduateProgramCiência da Computação - IBILCEpt
unesp.knowledgeAreaSistemas de computaçãopt

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