Correspondência de minúcias utilizando nuvens de poros 3D

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Czovny, Raphael Ksiaskiewcz
Data de Publicação: 2018
Tipo de documento: Dissertação
Idioma: por
Título da fonte: Repositório Institucional da UFPR
Texto Completo: http://hdl.handle.net/1884/54497
Resumo: Orientadora : Profª. Drª. Olga R. P. Bellon
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spelling Czovny, Raphael KsiaskiewczSilva, LucianoUniversidade Federal do Paraná. Setor de Ciências Exatas. Programa de Pós-Graduação em InformáticaBellon, Olga Regina Pereira, 1962-2018-06-20T15:18:54Z2018-06-20T15:18:54Z2018http://hdl.handle.net/1884/54497Orientadora : Profª. Drª. Olga R. P. BellonCoorientador : Prof. Dr. Luciano SilvaDissertação (mestrado) - Universidade Federal do Paraná, Setor de Ciências Exatas, Programa de Pós-Graduação em Informática. Defesa: Curitiba, 23/02/2018Inclui referências : f. 44-46Resumo: Esta dissertação de mestrado propõe uma nova metodologia para a identificação biométrica de indivíduos utilizando recursos em nível 3 (poros), extraídos de imagens de impressões digitais 3D obtidas através da Tomografia de Coerência Óptica (OCT). As imagens de impressão digital provindas da OCT contêm informações 3D detalhadas tanto das camadas da epiderme quanto da derme. A abordagem desenvolvida inicialmente busca e extrai poros em torno de minúcias de impressões digitais 3D, criando pequenas estruturas chamadas nuvens de poros. Então, a correspondência das nuvens de poros existente é verificada para todas as três possíveis combinações de impressões digitais: derme-derme, epiderme-epiderme e derme-epiderme. Para este fim, três métricas diferentes são extraídas e comparadas: a distância de Hausdorff, a Surface Interpenetration Measure (SIM) e o Root Mean Square Error (RMSE). Experimentos realizados com 518 nuvens de poros alcançaram taxas de reconhecimento de 99,19 % para Rank-1 com um EER (Equal Error Rate) de 0,72 %. De forma geral, esta é a primeira vez que a identificação de indivíduos utilizando apenas informações 3D de poros é explorada. Palavras-chave: impressão digital 3D, poros, correspondência 3D.Abstract: This dissertation proposes a novel methodology for biometric identification of individuals using level-3 features (pores), extracted from 3D fingerprint images obtained through Optical Coherence Tomography (OCT). OCT fingerprint images contain detailed 3D information from both the dermis and the epidermis skin layers of fingertips. Our approach first fetches and extracts pores around minutiae from the 3D fingerprint data, creating small structures called pore clouds. Then, the correspondence of existent pore clouds are verified for all the three possible fingerprint matching: dermis-dermis, epidermis-epidermis, and dermis-epidermis. To this end, three different measures are extracted and compared: the Hausdorff distance, the Surface Interpenetration Measure (SIM) and the Root Mean Square Error (RMSE). Experiments using 518 pore clouds achieved recognition rates of 99.19% for Rank-1 with EER (Equal Error Rate) of 0.72%. In general, this is the first time the identification of individuals using only 3D information from pores is explored. Keywords: 3D fingerprint, pores, 3D matching.46 f. : il., gráfs., tabs.application/pdfDisponível em formato digitalCiência da computaçãoImagens digitaisReconhecimento de padrõesIdentificação de sistemasTesesCorrespondência de minúcias utilizando nuvens de poros 3Dinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisporreponame:Repositório Institucional da UFPRinstname:Universidade Federal do Paraná (UFPR)instacron:UFPRinfo:eu-repo/semantics/openAccessORIGINALR - D - RAPHAEL KSIASKIEWCZ CZOVNY.pdfapplication/pdf6979638https://acervodigital.ufpr.br/bitstream/1884/54497/1/R%20-%20D%20-%20RAPHAEL%20KSIASKIEWCZ%20CZOVNY.pdf3f93ce7554229815821fdc84887fb73aMD51open access1884/544972018-06-20 12:18:54.73open accessoai:acervodigital.ufpr.br:1884/54497Repositório de PublicaçõesPUBhttp://acervodigital.ufpr.br/oai/requestopendoar:3082018-06-20T15:18:54Repositório Institucional da UFPR - Universidade Federal do Paraná (UFPR)false
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