The fingerprints are lines present on fingers of each human and they are unique, in
other words, there are not two people with the same distribution of lines on their fingers. For
this reason, it has been used for identification of people for many purposes, such as to check
the entrancy and exit of workers in a company, the identify criminals and to restrict the access
of people to restrict areas of extreme security. The proposal of this work is to improve the
characteristic extraction algorithm of fingerprint developed by Jain and others. The goal of
this work is to accelerate the processing time in orientation field estimation, in order to get a
better quality of images, resulting of binarization process and to decrease the number of
spurious minutiae on the images. The time processing of orientation field estimation
improved in these work uses the commutative propriety is smaller than the same estimation
wich does not use this propriety in 90%. The method of ridges extration developed in this
work uses the DDA algorithm, and results in better quality images. Due to this improviment
got in binarization process and the ridges break removing, the detection minutiae algorithm
implemented in this work find a small quantity of spurious minutae present in the fingerprint
images. / As impressões digitais são as linhas presentes nos dedos de cada ser humano e essas
são únicas para cada um, ou seja, não existem duas pessoas que possuem a mesma forma com
que as linhas da impressão se dispõem em seus dedos. Por esse motivo é que ela vem sendo
utilizada para a identificação de pessoas para várias finalidades, como por exemplo, o controle
de ponto dos funcionários de uma empresa, a identificação de um criminoso e o acesso de
pessoas a áreas restritas de extrema segurança. A proposta deste trabalho é obter
melhoramentos no algoritmo de extração de características de impressões digitais
desenvolvido por Jain e outros [1]. Os objetivos desta dissertação são: melhorar o tempo de
processamento no cálculo da orientação de campo, obter uma melhor qualidade das imagens
resultantes no processo de binarização e diminuir o número de minúcias espúrias nessas
imagens. O cálculo da orientação de campo aperfeiçoado neste trabalho utiliza a propriedade
da comutação e resultou em uma redução no tempo de processamento em torno de 90% em
relação ao mesmo cálculo que não utiliza essa propriedade. O método de extração das
saliências desenvolvido nesta dissertação utiliza o algoritmo DDA, e resulta em imagens de
melhor qualidade. Devido a esse melhoramento obtido no processo de binarização e a
remoção de falhas nas saliências, o algoritmo de detecção de minúcias implementado neste
trabalho encontra uma menor quantidade de minúcias espúrias presentes nas imagens de
impressão digital. / Mestre em Ciências
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/urn:repox.ist.utl.pt:RI_UFU:oai:repositorio.ufu.br:123456789/14544 |
| Date | 24 August 2006 |
| Creators | Medeiros, Luciano Xavier |
| Contributors | Flores, Edna Lúcia, Veiga, Antônio Cláudio Paschoarelli, Carrijo, Gilberto Arantes, Rezende, Marcos Ferreira de |
| Publisher | Universidade Federal de Uberlândia, Programa de Pós-graduação em Engenharia Elétrica, UFU, BR, Engenharias |
| Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | English |
| Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis |
| Format | application/pdf |
| Source | reponame:Repositório Institucional da UFU, instname:Universidade Federal de Uberlândia, instacron:UFU |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
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