Применение методики гистограмм направленных градиентов для классификации дактилоскопических изображений

Abstract

Предложен метод классификации дактилоскопических изображений, который может найти применение в различных задачах идентификации и биометрического анализа. Выведены закономерности зависимости типа папиллярного узора от распределения локальных направлений. Рассмотрены два подхода к анализу эффективности предложенного метода: непосредственно реализация и искусственная нейронная сеть. Теоретически и экспериментально доказано, что гистограмма распределения направлений имеет различные характеристики для дактилоскопических изображений с различными типами узоров. Приводятся результаты численных экспериментов, подтверждающие теоретические выводы и доказывающие эффективность предложенного алгоритма. = This article proposes method for classifying fingerprints. The proposed method can be used for fingerprint identification and biometric analysis. Article describes correlations between fingertip patterns and local area gradient orientation distribution. Method effectiveness is analyzed using two approaches: with simple implementation and with artificial neural network. Theoretical and experimental research proves that the orientation histogram has different characteristics for fingerprints containing different types of patterns. The results of numerical experiments confirm the theoretical conclusions and prove the efficiency of the proposed algorithm.