[論文レビュー] Fingerprint Recognition Using Minutia Score Matching

J, Ravi., Raja, K. B.+1 more|arXiv (Cornell University)|Jan 23, 2010

Biometric Identification and Security参考文献 18被引用数 93

ひとこと要約

本論文では、画像の細線化にブロックフィルタを適用することで、画像品質を保持し、 minutiae の抽出を向上させることで、精度を向上させる FingerPrint Recognition using Minutia Score Matching (FRMSM) の手法を提案する。従来のアルゴリズムと比較して、偽陽性マッチング率が低く抑えられ、バイオメトリクス認証システムにおける信頼性の向上を示している。

ABSTRACT

The popular Biometric used to authenticate a person is Fingerprint which is unique and permanent throughout a person's life. A minutia matching is widely used for fingerprint recognition and can be classified as ridge ending and ridge bifurcation. In this paper we projected Fingerprint Recognition using Minutia Score Matching method (FRMSM). For Fingerprint thinning, the Block Filter is used, which scans the image at the boundary to preserves the quality of the image and extract the minutiae from the thinned image. The false matching ratio is better compared to the existing algorithm.

研究の動機と目的

• バイオメトリクス認証における偽陽性マッチング率の低減を通じて、指紋認識の精度を向上させること。
• 画像品質を保持する細線化手法を用いた、堅牢な minutiae 抽出手法の開発。
• 従来の minutiae マッチングよりも信頼性を向上させるスコアベースのマッチング技術の導入。
• 提案手法の性能を、既存の指紋認識アルゴリズムと比較して評価すること。

提案手法

• ブロックフィルタを指紋画像に適用し、エッジの詳細や画像品質を保持したまま細線化を実行する。
• 細線化された画像から、リッジの終端点と分岐点に注目して minutiae を抽出する。
• スコアベースのマッチングアルゴリズムを用いて指紋テンプレートを比較し、一致する特徴に数値スコアを割り当てる。
• 一致した minutiae をもとに、2つの指紋テンプレート間の類似度スコアを計算し、偽陽性を低減する。
• ノイズや指紋画像の微小な歪みに対して耐性を持つようにアルゴリズムを設計する。
• 標準的な指標を用いて性能を評価し、既存手法と比較する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 ブロックフィルタを用いた細線化手法は、より正確な minutiae 抽出を可能にする指紋画像の品質を向上させることができるか？
• RQ2 Minutia Score Matching 法は、従来の minutiae マッチングと比較して、偽陽性マッチング率をどのように低減するか？
• RQ3 提案手法は、画像劣化やノイズの影響を受けても、どれほど高い精度を維持できるか？
• RQ4 FRMSM の性能向上は、既存の指紋認識システムと比較して、マッチング精度と信頼性の面でどの程度顕著か？

主な発見

• 提案された FRMSM 手法は、既存の指紋認識アルゴリズムよりも偽陽性マッチング率が低かった。
• ブロックフィルタは、細線化過程においても画像品質を効果的に保持しており、より正確な minutiae 検出を可能にした。
• スコアベースのマッチング機構により、本物のマッチと偽物のマッチの区別が明確に向上した。
• フィルタリングとスコアリングのアプローチのおかげで、ノイズや微小な歪みに対しても、より高い耐性を示した。