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dc.contributor.advisor Munk, Axel Prof. Dr. de
dc.contributor.author Hotz, Thomas de
dc.date.accessioned 2007-09-21T15:27:04Z de
dc.date.accessioned 2013-01-18T13:23:51Z de
dc.date.available 2013-01-30T23:50:55Z de
dc.date.issued 2007-09-21 de
dc.identifier.uri http://hdl.handle.net/11858/00-1735-0000-0006-B398-9 de
dc.description.abstract Abstract der Dissertation in Deutsch: Globale Merkmale von Fingerabdrücken, von denen Orientierungsfelder die nützlichsten sind, werden zur Klassifikation, zur Aufbesserung von Aufnahmen und zur Definition intrinsischer Koordinaten eingesetzt. Wir suchen daher nach einfachen parametrischen Modellen für die Orientierungsfelder von Fingerabdrücken, die auf diese Anwendungen zugeschnitten sind und deren Parameter unter Euklidischen Bewegungen invariant bleiben. Durch Berücksichtigung der speziellen Geometrie von Fingerabdrücken schlagen wir auf quadratischen Differentialen basierende Modelle vor, die eine weitere Verbesserung von Modellen aus der Literatur darstellen. Wir entwickeln Algorithmen zur Anpassung dieser Modelle an gegebene Daten, wobei wir numerische Instabilitäten, die durch die Nichtkonvexität des Funktionals zur Messung der Anpassungsgüte hervorgerufen werden, vermeiden. Wir vergleichen diese Modelle dann mit Modellen aus der Literatur und demonstrieren ihre Überlegenheit hinsichtlich Genauigkeit und Prädiktionsgüte. Schließlich untersuchen wir das Potential dieser Modelle für die genannten Anwendungen; sie erscheinen besonders nützlich für Extrapolation und für die Definition intrinsischer Koordinaten. de
dc.format.mimetype application/pdf de
dc.language.iso eng de
dc.rights.uri http://webdoc.sub.gwdg.de/diss/copyr_diss.html de
dc.title Modelling and Analysing Orientation Fields of Fingerprints de
dc.type doctoralThesis de
dc.title.translated Modellierung und Analyse der Orientierungsfelder von Fingerabdrücken de
dc.contributor.referee Munk, Axel Prof. Dr. de
dc.date.examination 2007-07-10 de
dc.subject.dnb 510 Mathematik de
dc.description.abstracteng Global features of fingerprints, the most useful of which are orientation fields, are deployed for classification, image enhancement, and to define intrinsic coordinates. We thus strive for simple parametric models for orientation fields of fingerprints, geared towards these applications, whose parameters are invariant under Euclidean motions. Improving upon models from the literature by taking the special geometry of fingerprints into account, we propose models based on quadratic differentials. We develop algorithms to fit these models to given data whilst avoiding numerical instabilities caused by non-convexity of the functional measuring the quality of the fit. We then compare these models to models from the literature, demonstrating their superiority over the latter as far as accuracy and predictive performance are concerned. We finally analyse the models" potential for the applications described; they appear especially useful for extrapolation and for the definiton of intrinsic coordinates. de
dc.contributor.coReferee Mihailescu, Preda Prof. Dr. de
dc.subject.topic Mathematics and Computer Science de
dc.subject.ger Fingerabdruck de
dc.subject.ger Orientierungsfeld de
dc.subject.ger quadratische Differentiale de
dc.subject.ger Prädiktion de
dc.subject.ger intrinsische Koordinaten de
dc.subject.eng fingerprint de
dc.subject.eng orientation field de
dc.subject.eng quadratic differential de
dc.subject.eng prediction de
dc.subject.eng intrinsic coordinates de
dc.subject.bk 31.80 de
dc.subject.bk 54.74 de
dc.identifier.urn urn:nbn:de:gbv:7-webdoc-1583-7 de
dc.identifier.purl webdoc-1583 de
dc.affiliation.institute Fakultät für Mathematik und Informatik de
dc.subject.gokfull EGCH 350: Image analysis {Statistics: Multivariate analysis} de
dc.subject.gokfull EDAF 300: Differentials on Riemann surfaces de
dc.identifier.ppn 579212629 de

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