Return to search

Asmens identifikavimas pagal pirštų atspaudus ir balsą / Person Identification by fingerprints and voice

Penkiose disertacijos darbo dalyse nagrinėjamos asmens identifikavimo pagal pirštų atspaudus ir balsą problemos ir siūlomi jų sprendimai. Pirštų atspaudų požymių išskyrimo algoritmų kokybės įvertinimo problemą siūloma spręsti panaudojant sintezuotus pirštų atspaudus. Darbe siūlomos žinomo pirštų atpaudų sintezės algoritmo modifikacijos, kurios leidžia sukurti piršto atspaudo vaizdą su iš anksto nustatytomis charakteristikomis ir požymiais bei pagreitina sintezės procesą. Pirštų atspaudų požymių palyginimo problemos yra aptartos ir naujas palyginimo algoritmas yra siūlomas deformuotų pirštų palyginimui. Algoritmo kokybė yra įvertinta naudojant viešai prieinamas ir vidines duomenų bazes. Naujas asmens identifikavimo pagal balsą metodas remiantis tiesinės prognozės modelio grupinės delsos požymiais ir tų požymių palyginimo metrika kokybės prasme lenkia tradicinius asmens identifikavimo pagal balsą metodus. Pirštų ir balso įrašų nepriklausomumas yra irodytas ir asmens atpažinimas pagal balsą ir pirštų atspaudus kartu yra pasiūlytas siekiant išspręsti bendras biometrinių sistemų problemas. / This dissertation focuses on person identification problems and proposes solutions to overcome those problems. First part is about fingperprint feaures extraction algorithm performance evaluaiton. Modifications to a known synthesis algorithm are proposed to make it fast and suitable for performance evaluation. Matching of deformed fingerprints is discussed in the second part of the work. New fingerprint matching algorithm that uses local structures and does not perform fingerprint alignment is proposed to match deformed fingerprints. The use of group delay features of linear prediciton model for speaker identification is proposed in the third part of the work. New similarity metric that uses group delay features is described. It is demonstrated that automatic speaker identification system with proposed features and similarity metric outperforms traditional speaker identification systems. Multibiometrics using fingerprints and voice is adressed in the last part of the dissertation.

Identiferoai:union.ndltd.org:LABT_ETD/oai:elaba.lt:LT-eLABa-0001:E.02~2010~D_20101230_093653-59895
Date30 December 2010
CreatorsKisel, Andrej
ContributorsIvanauskas, Feliksas, Pranevičius, Henrikas, Baronas, Romas, Vasilecas, Olegas, Vaicekauskas, Rimantas, Štikonas, Arūnas, Kleiza, Vytautas, Bastys, Algirdas, Bastys, Algirdas, Vilnius University
PublisherLithuanian Academic Libraries Network (LABT), Vilnius University
Source SetsLithuanian ETD submission system
LanguageLithuanian
Detected LanguageUnknown
TypeDoctoral thesis
Formatapplication/pdf
Sourcehttp://vddb.laba.lt/obj/LT-eLABa-0001:E.02~2010~D_20101230_093653-59895
RightsUnrestricted

Page generated in 0.0023 seconds