Метод розпізнавання рисунка вен долоні за ключовими точками

МЕТОД РОЗПІЗНАВАННЯ РИСУНКА ВЕН ДОЛОНІ ЗА КЛЮЧОВИМИ ТОЧКАМИ

THE RECOGNITION METHOD OF THE PALM VEIN PATTERNS BY THE KEY POINTS

Сторінки: 93-97. Номер: №6, 2019 (279)
Автори:
Г.М. НОВІЦЬКИЙ, С.М. ЗЛЕПКО, Л.Г. КОВАЛЬ, В.О. ГОМОЛІНСЬКИЙ
Вінницький національний технічний університет
H.M. NOVITSKII, S.M. ZLEPKO, L.H. KOVAL, V.O. HOMOLINSKYY
Vinnytsia  National Technical University
DOI: https://www.doi.org/10.31891/2307-5732-2019-279-6-93-97
Рецензія/Peer review : 13.11.2019 р.
Надрукована/Printed : 12.01.2020 р.

Анотація мовою оригіналу

В роботі здійснено порівняльний аналіз кількох методів ідентифікації людини за малюнком вен долоні і обрано метод із найкращими характеристиками. Проведено аналіз критичних точок венозного малюнка (мінуцій). Для оптимального зняття даних впроваджено нову методику сканування руки із використанням фіксаторів, що дозволяє до мінімуму скоротити зсув малюнка вен досліджуваної особи і полегшує його порівняння із шаблонним. Для скелетизації бінарного зображення обрано метод шаблонів, який дозволяє швидше обробити дані й отримати матрицю даних – координати мінуцій та їх тип.
Ключові слова: венозний малюнок , бінаризація, скелетизація зображення, мінуції.

Розширена анотація англійською мовою

In this work was implemented the comparative analysis of several methods of identification of the person by the palm vein patterns and the method with the best characteristics was selected. The analysis of the critical points of the venous pattern (minutiae) was implemented. For optimal data maintenance, a new method of the palm scanning with the usage of retainers is introduced, which minimizes the displacement of the vein patterns of the investigated person and makes it easier to compare with the template pattern. To skeletonize a binary image, a template method is selected that allows you to process the data faster and retrieve the data matrix with the coordinates of the minutiae and their types.
Keywords: venous drawing, binarization, skeletonization of the image, minutiae.

References

1. Tsarov R.Iu. Biometrychni tekhnolohii : navch. posib. [dlia vyshchykh navchalnykh zakladiv] / Tsarov R.Iu., Lemekha T.M. – Odesa : ONAZ im. O.S. Popova, 2016. –140 s.
2. Tihonov I.A. Informativnye parametry biometricheskoj autentifikacii polzovatelej informacionnyh sistem po infrakrasnomu izobrazheniyu sosudistogo rusla / I.A. Tihonov // Bezopasnost informacionnyh tehnologij. – 2011. – № 4. – S. 61–68.
3. Obzor sushestvuyushih metodov biometricheskoj identifikacii. URL: http://www.sec4all.net/modules/myarticles/article.php?storyid= 1265.
4. Starink J., Backer E. Finding point correspondences using simulated annealing”. Pattern Recognition. Vol. 28, № 2, 1995, p. 231–240.
5. Klubkov I.M. Primenenie volnovogo algoritma dlya nahozhdeniya skeleta rastrovogo izobrazheniya / I.M. Klubkov // Vestnik Donskogo gosudarstvennogo tehnicheskogo universiteta. – 2001. – T. 1, № 1 (7). – S. 126–133.
6. Gonsales R. Cifrovaya obrabotka izobrazhenij / Gonsales R., Vuds R. – M. : Tehnosfera, 2005. – 1072 s.
7. Pfalz J.L., Rosenfeld A. Computer Representation of Planar Regions by their Skeletons. Communications of the Association for Computing Machinery, 1967, Vol. 10, № 2, p. 119–125.
8. Ognev A. V. Centrirovanie otpechatkov palcev pri invariantnom raspoznavanii na osnove metriki Hausdorfa / A. V. Ognev, A. P. Tipikin // Optiko-elektronnye pribory i ustrojstva v sistemah raspoznavaniya obrazov, obrabotki izobrazhenij i simvolnoj informacii : sb. mat. VIII Mezhdunar. konf. “Raspoznavanie – 2008”. Ch. 2. – Kursk : KurskGTU, 2008. – S. 34–35.
9. Trokhymchuk R. M. Teoriia hrafiv : navchalnyi posibnyk dlia studentiv fakultetu kibernetyky / R. M. Trokhymchuk. – K. : Redaktsiino-vydavnychyi tsentr “Kyivskyi universytet”, 1998. – 43 s.
10. Karnaukh T. O. Teoriia hrafiv u zadachakh / Karnaukh T. O., Stavrovskyi A. B. – K., Nauka. – S. 23–44.
11. Domnin L. N. Elementy teorii grafov : ucheb. Posobie / Domnin L. N. – Penza : Izd-vo Penz. Gos. un-ta, 2007. – S. 13–31.