Fingerprint Growth Prediction, Image Preprocessing and Multi-level Judgment Aggregation

Fingerabdruckswachstumvorhersage, Bildvorverarbeitung und Multi-level Judgment Aggregation

by Carsten Gottschlich
Doctoral thesis
Date of Examination:2010-04-26
Date of issue:2011-01-06
Advisor:Prof. Dr. Axel Munk
Referee:Prof. Dr. Axel Munk
Referee:Prof. Dr. Preda Mihailescu
Persistent Address: http://dx.doi.org/10.53846/goediss-2468

 

 

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Description:Dissertation

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Abstract

English

Finger growth is studied in the first part of the thesis and a method for growth prediction is presented. The effectiveness of the method is validated in several tests. Fingerprint image preprocessing is discussed in the second part and novel methods for orientation field estimation, ridge frequency estimation and image enhancement are proposed: the line sensor method for orientation estimation provides more robustness to noise than state of the art methods. Curved regions are proposed for improving the ridge frequency estimation and curved Gabor filters for image enhancement. The notion of multi-level judgment aggregation is introduced as a design principle for combining different methods at all levels of fingerprint image processing. Lastly, score revaluation is proposed for incorporating information obtained during preprocessing into the score, and thus amending the quality of the similarity measure at the final stage. A sample application combines all proposed methods of the second part and demonstrates the validity of the approach by achieving massive verification performance improvements in comparison to state of the art software on all available databases of the fingerprint verification competitions (FVC).
Keywords: Fingerprint recognition; Biometrics; Gabor filter; fingerprint growth prediction; FVC; Orientation field estimation; Ridge frequency; image enhancement; fingerprint matching; AFIS

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Im ersten Teil dieser Arbeit wird Fingerwachstum untersucht und eine Methode zur Vorhersage von Wachstum wird vorgestellt. Die Effektivität dieser Methode wird mittels mehrerer Tests validiert. Vorverarbeitung von Fingerabdrucksbildern wird im zweiten Teil behandelt und neue Methoden zur Schätzung des Orientierungsfelds und der Ridge-Frequenz sowie zur Bildverbesserung werden vorgestellt: Die Line Sensor Methode zur Orientierungsfeldschätzung, gebogene Regionen zur Ridge-Frequenz-Schätzung und gebogene Gabor Filter zur Bildverbesserung. Multi-level Jugdment Aggregation wird eingeführt als Design Prinzip zur Kombination mehrerer Methoden auf mehreren Verarbeitungsstufen. Schließlich wird Score Neubewertung vorgestellt, um Informationen aus der Vorverarbeitung mit in die Score Bildung einzubeziehen. Anhand eines Anwendungsbeispiels wird die Wirksamkeit dieses Ansatzes auf den verfügbaren FVC-Datenbanken gezeigt.
Schlagwörter: Fingerabdruck; Biometrie; AFIS; Fingerwachstum; Bildverbesserung; Gabor Filter; Orientierungsfeld; Matching
 
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