Автор работы: Пользователь скрыл имя, 16 Июня 2013 в 21:47, дипломная работа
Данная разработка обладает открытым кодом и позволяет проводить структурное описание папиллярного узора. Поэтому данная разработка является уникальной и не имеет аналогов в современной индустрии компьютерной обработки изображений. Необходимо отметить, что используемый метод, пригоден не только для распознавания изображения отпечатков пальцев, но и для распознавания других битовых изображений, таких как символьная информация, щрифты и подписи. Целью данной работы является разработка подсистемы распознавания отпечатка пальца в составе системы идентификации личности по отпечаткам пальцев на основе структурного представления отпечатка.
ВВЕДЕНИЕ
РАЗРАБОТКА СИСТЕМЫ ИДЕНТИФИКАЦИИ ЛИЧНОСТИ ПО
ОТПЕЧАТКАМ ПАЛЬЦЕВ
Обоснование целесообразности разработки системы идентификации
личности
по отпечаткам пальцев
1.1.1.Назначение системы
1.1.2.Характеристика функциональной структуры системы
1.1.3.Обоснование цели создания системы
1.1.4.Обоснование состава автоматизируемых задач
1.2.Аналитический обзор
1.2.1. BioLink
1.2.1.1. BioLink BioTime 2006
1.2.1.2. BioLink Authenteon Software Appliance (ASA)
1.2.2. Microsoft IntelliMouse Explorer with Fingerprint Reader
1.2.3. Сотовый телефон GI100
1.2.4. Adobe Photoshop
1.2.5. FineReader
1.2.6. Вывод по аналитическому обзору
1.3. Основные требования к системе
1.3.1. Основные цели создания системы и критерии эффективности ее функционирования
1.3.2. Функциональное назначение системы
1.3.3. Особенности и условия эксплуатации системы
1.3.4. Требования к функциональной структуре
1.3.5. Требования к техническому обеспечению
1.3.6. Требования к информационному обеспечению
1.3.7. Требования к программному обеспечению
1.4. Основные технические решения проекта системы
1.4.1. Решение по комплексу технических средств
1.4.2. Описание системы программного обеспечения
2. РАЗРАБОТКА ПОДСИСТЕМЫ РАСПОЗНАВАНИЯ
2.1. Описание постановки задачи распознавания
2.1.1. Характеристика задачи
2.1.2. Входная информация
2.1.3. Выходная информация
2.1.4. Математическая постановка задачи
2.2. Описание алгоритма преобразования абсолютных параметров минюций к относительным параметрам
2.2.1. Назначение и характеристика алгоритма преобразования абсолютных параметров минюций к относительным
2.2.2. Используемая информация
2.2.3. Результаты решения
2.2.4. Математическое описание алгоритма преобразования абсолютных параметров минюций к относительным
2.2.4.1. Алгоритм нахождения габаритных размеров и количества точек в непрерывной области
2.2.5. Требования к контрольному примеру
2.2.6. Список условных обозначений
2.3. Описание алгоритма сравнения структурных представлений отпечатков пальцев
2.3.1. Назначение и характеристика алгоритма сравнения структурных представлений отпечатков пальцев
2.3.2. Используемая информация
2.3.3. Результаты решения
2.3.4. Математическое описание алгоритма нахождения статистических характеристик цветового кластера
2.3.5. Алгоритм нахождения статистических характеристик цветового кластера
2.3.6. Требования к контрольному примеру
2.3.7. Список условных обозначений
2.4. Описание подпрограммы «OnBnClickedCompare»
2.4.1. Вводная часть
2.4.2. Функциональное назначение
2.4.3. Описание информации
2.4.4. Используемые подпрограммы
2.4.5. Схема подпрограммы «OnBnClickedCompare»
2.5. Описание подпрограммы «Convert»
2.5.1. Вводная часть
2.5.2. Функциональное назначение
2.5.3. Описание информации
2.5.4. Используемые подпрограммы
2.5.5. Схема подпрограммы «Convert»
2.6. Описание подпрограммы «CompareWithBase»
2.6.1. Вводная часть
2.6.2. Функциональное назначение
2.6.3. Описание информации
2.6.4. Используемые подпрограммы
2.6.5. Схема подпрограммы « CompareWithBase»
2.7. Описание подпрограммы «Compare»
2.7.1. Вводная часть
2.7.2. Функциональное назначение
2.7.3. Описание информации
2.7.4. Используемые подпрограммы
2.7.5. Схема подпрограммы «Compare»
2.8. Описание контрольного примера
2.8.1. Назначение
2.8.2. Исходные данные
2.8.3. Контрольный пример
2.8.4. Тестирование программного обеспечения системы распознавания личности по отпечаткам пальцев
3. ОРГАНИЗАЦИОННО-ЭКОНОМИЧЕСКАЯ ЧАСТЬ
3.1. Обоснование необходимости разработки подсистемы распознавания в системе идентификации личности по отпечаткам пальцев
3.2. Расчет затрат на разработку подсистемы распознавания в системе идентификации личности по отпечаткам пальцев
4. БЕЗОПАСНОСТЬ И ЭКОЛОГИЧНОСТЬ ПРОЕКТА
4.1. Анализ опасных и вредных факторов, возникающих при работе на компьютере
4.2. Техника безопасности при эксплуотации компьютера
4.3. Организация рабочего места оператора
4.4. Требования к параметрам микроклимата помещения
4.5. Требования к освещению и расчет искусственного освещения
4.6. Пожарная безопасность
ЗАКЛЮЧЕНИЕ
ЛИТЕРАТУРА
Реализация системы
Система идентификации личности по отпечаткам пальцев предназначена для работы с цифровыми изображениями, полученными посредством сканирования.
Получение электронного представления отпечатков пальцев с хорошо различимым папиллярным узором – достаточно сложная задача. Поскольку отпечаток пальца слишком мал, для получения его качественного изображения приходится использовать достаточно изощренные методы.
На сегодняшний момент можно выделить следующие сканеры отпечатков пальцев по используемым ими физическим принципам:
Старейшей технологией сканирования отпечатка является оптическая. Сканирование отпечатка пальца мини-камерами на ПЗС или КМОП-чипе позволило существенно уменьшить стоимость систем идентификации. Но этот способ снятия отпечатка сталкивается с некоторыми трудноразрешимыми проблемами: получаемый образ зависит от окружающего освещения, на границах образа возможны искажения, датчик может быть относительно легко "обманут" (некоторые дешевые датчики можно "дурачить" печатной копией, сделанной на обычном копире). Остаются проблемы и с размерами сканера. Датчик не может быть меньше, чем фокусное расстояние камеры. Среди главных преимуществ оптических систем можно еще раз упомянуть относительно низкую цену и практическую неуязвимость к воздействию электростатического разряда.
Абсолютно новой является технология
использования
Еще одна перспективная технология, которую следует упомянуть - ультразвуковая. Трехмерный ультразвуковой сканер измеряет пересеченную поверхность пальца своего рода радаром. Этот метод сканирования может быть особенно удобен, например, в здравоохранении. Он не требует касания каких-либо считывающих устройств датчика стерильными руками, а отпечаток легко считывается даже через резиновые или пластиковые перчатки хирурга. Главное неудобство ультразвуковой технологии - ее высокая стоимость и длительное время сканирования.
Существуют и другие методы, либо использовавшиеся в прошлом, либо только разрабатываемые.
Полученные таким образом изображения имеют размер порядка нескольких мегапикселей и должны сохраняться в формате без сжатия, чтобы избежать искажений. Таким образом, объем графической информации, обрабатываемый системой, достаточно велик и составляет мегабайты. Эти особенности накладывают ограничения на использование непроизводительных и медленных алгоритмов.
Построение системы идентификации личности по отпечаткам пальцев предполагает модульную структуру. Общий интерфейс и возможность доступа ко всем модулям в составе системы должна обеспечивать оболочка. Из оболочки вызываются следующие модули: подсистема анализа изображения, подсистема сравнения одного отпечатка с множеством других. Обмен данными между подсистемами происходит через проект в рамках общей оболочки.
Подсистема анализа изображения должна обеспечивать возможность получения основных статистических характеристик папиллярного узора по ключевым участкам. Подсистема предполагает наличие средств для получения качественного образа отпечатка пальца.
Подсистема сравнения изображений отпечатков служит для автоматизированного выявления схожести различных изображений папиллярного узора.
Задача обработки изображений
в системе связана с автоматиче
Таблица 1.1
Технические характеристики персонального компьютера
Наименование |
Значение |
Частота процессора, МГц |
от 900 |
Объем оперативной памяти, Мб |
от 64 |
Разрешение экрана монитора |
не менее 1024x768 |
Система предназначена для обработки битовых изображений. Вследствие неточностей, шумов и аппроксимаций, вносимых оборудованием (сканер или любое иное дискретизирующее графику устройство) в изображении появляются шумы различной природы. Система позволяет частично избавиться от этих искажений. Поэтому качество входных образов должно быть на приемлимом уровне.
Основным видом информации, обрабатываемым в системе идентификации личности, является графическая информация в растровом представлении. Такой вид данных воспринимается человеком непосредственно и целостно, поэтому необходимо обеспечить средства наглядной визуализации изображений на различных этапах обработки.
Систему целесообразно разрабатывать для функционирования под операционной системой семейства Windows, так как ОС данного класса наиболее широко распространены в современном мире. Платформой для разработки выбрана среда для разработки приложений Microsoft Visual Studio C++ 2003. Эта среда поддерживает алгоритмический язык C++ и обладает при этом возможностями быстрой разработки и проектирования визуальных интерфейсов, что особенно важно при работе с графической информацией.
Как уже отмечалось в п. 1.3.5, для достижения удобного пользователю режима функционирования системы необходимо следующая минимальная конфигурация персонального компьютера: частота процессора 900 МГц, объем оперативной памяти 64 Мб, монитор, поддерживающий разрешение 1024x768 точек. Также желательно наличие следующих периферийных технических средств: сканер отпечатков пальцев, цветной струйный принтер для вывода на печать результатов.
Для реализации и функционирования проекта необходимо общесистемное программное обеспечение ОС Windows XP, в основе которой лежит ядро, характеризуемое 32-разрядной вычислительной архитектурой и полностью защищенной моделью памяти, что обеспечивает надежную вычислительную среду.
Разработка системы распознаван
РАЗРАБОТКА ПОДСИСТЕМЫ РАСПОЗНАВАНИЯ
При приложении пальца к сканирующему устройству возможно смещение или поворот изображения отпечатка пальца по сравнению с тем, что уже хранится в базе. Данные погрешности не должны оказывать влияние на результат распознавания получаемого отпечатка пальца. Для этого был разработан алгоритм преобразования абсолютных параметров минюций к относительным. Посредствам такого преобразования удается предоствратить негативное влияние поворота и смещения, и распознать отпечаток, даже если он повернут на 180°.
Представим структурное
Каждый из наборов параметров представляет собой одну точку. Для приведения параметров к относительным параметрам необходимо провести обзор и преобразование всех точек.
Вследствие эластичности кожи и роста человека расстояние между точками может измениться, также точки, находящиеся ближе к краю отпечатка могут сместиться относительно других точек, что не должно влиять на результат распознавания, однако разные точки так же не должны быть приняты за одну. Для этого в подсистеме распознавания была разработана система допусков при сравнении двух отпечатков. Значения допусков были получены опытным путем, так же как и условия совпадения отпечатков.
Таким образом, задача распознавания отпечатка пальцев по абсолютным параметрам минюций на изображении может быть разбита на несколько подзадач:
Входной информацией являются список минюций в абсолютных параметрах, расположенный в памяти, содержащий все необходимые параметры. Каждый элемент массива содержит все необходимые параметры минюций: координаты целого типа – 2х4 байта, угол направления 8 байт, тип точки 1 байт, поэтому общий размер массива должен быть кратен 2*4+8+1 = 17 байт.
,
где Xi, Yi – координаты минюций на растровом представлении изображения отпечатка пальцев, целые числа, величина которых ограничена размером изображения отпечатка в пикселах;
αi – направление предполагаемого продолжения гребня на отпечатке пальцев в точки типа окончание и направление слипания для точки типа раздвоение, дробное число, величина которого изменяется (–pi, +pi);
Тi – тип обнаруженной точки, битовое поле, принимает 2 значения «раздвоение» = 0 (false) и «окончание» = 1 (true);
k – количество минюций на исследуемом отпечатке.
Так же в качестве входной информации для данной задачи являются матрицы, содержащие список минюций в абсолютных параметрах, хранящиеся в базе данных отпечатков, содержащие все, необходимые для распознавания, параметры найденные при предыдущих расчетах параметров отпечатков пальцев. В каждой строке массива содержится описание расположения одной точки на изображении отпечатка, а так же ее направление, тип и видимость. В табл. 2.1 приведен формат элемента матрицы.
Таблица 2.1
Формат элемента матрицы
Поле |
Формат |
Описание |
x |
Целое |
Абцисса минюции на растре |
y |
Целое |
Ордината минюции на растре |
alpha |
Целое |
Ориентация минюции на растре |
type |
Байт |
Тип минюции. Раздвоение или окончание |
show |
Байт |
Видимость точки |
Выходной информацией для
В каждой строке массива списка содержится описание отпечатка, его имя, количество совпавших точек при распознавании и степень сходства. В табл. 2.2 приведен формат строки.
Таблица 2.2
Формат строки
Поле |
Формат |
Описание |
Name |
Строковое |
Имя отпечатка (наименование файла, из которого были взяты параметры) |
Count |
Целое |
Количество минюций
совпавших при сравнении |
Pct |
Дробное |
Степень сходства отпечатков в процентах, принимает значения (0, 100]. |
Информация о работе Система идентификации личности по отпечаткам пальцев. Подсистема распознавания