Fingerprint Growth Prediction, Image Preprocessing and Multi-level Judgment Aggregation
Fingerabdruckswachstumvorhersage, Bildvorverarbeitung und Multi-level Judgment Aggregation
Carsten Gottschlich
Doctoral thesis
Date of Examination:
2010-04-26
Date of issue:
2011-01-06
Advisor:
Munk, Axel Prof. Dr.
Referee:
Munk, Axel Prof. Dr.
Referee:
Mihailescu, Preda Prof. Dr.
Persistent Address: http://hdl.handle.net/11858/00-1735-0000-0006-B6A3-6
Files in this item
Name:
gottschlich.pdf
Size:
32,2 MB
Format:
PDF
Description:
Dissertation
The following license files are associated with this item:
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
Other Languages
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
