[論文レビュー] Automatic Fingerprint Recognition Using Minutiae Matching Technique for the Large Fingerprint Database

Mohsen Sadeghi, S. M. Zamshed Farhan+1 more|arXiv (Cornell University)|Apr 8, 2013

Biometric Identification and Security参考文献 3被引用数 5

ひとこと要約

本論文では、大規模な指紋データベース上で minutiae マッチングを用いた自動指紋認識システムを提案し、テンプレート生成を最適化することでメモリ使用量と処理時間を削減する。minutiae 検出を向上させ、効率的な特徴ベースのマッチングを適用することで、従来の手法に比べて処理速度およびストレージ効率の両面で性能が向上した。

ABSTRACT

Extracting minutiae from fingerprint images is one of the most important steps in automatic fingerprint identification system. Because minutiae matching are certainly the most well-known and widely used method for fingerprint matching, minutiae are local discontinuities in the fingerprint pattern. In this paper a fingerprint matching algorithm is proposed using some specific feature of the minutiae points, also the acquired fingerprint image is considered by minimizing its size by generating a corresponding fingerprint template for a large fingerprint database. The results achieved are compared with those obtained through some other methods also shows some improvement in the minutiae detection process in terms of memory and time required.

研究の動機と目的

• 大規模な指紋データベースに適した効率的な指紋認識システムの開発を目的とする。
• 最適化された指紋テンプレート生成により、メモリ使用量と処理時間を最小限に抑える。
• より高いマッチング信頼性を実現するため、minutiae 検出精度の向上を図る。
• 性能および効率の観点から、提案手法と従来手法を比較する。

提案手法

• 本システムは、画像前処理およびリッジフロー解析を用いて、指紋パターン内の局所的不連続性である minutiae ポイントを抽出する。
• 画像サイズの縮小を図りながらも、重要な minutiae 特徴を保持することで、コンact な指紋テンプレートを生成する。
• minutiae ポイントの幾何学的および方向的性質を用いた特徴ベースのマッチングを適用し、マッチング精度を向上させる。
• アルゴリズムは、minutiae ポイントのアライメントおよび空間的関係に基づくスコアリング機構を用いる。
• 認識性能を損なわせることなく、テンプレートのストレージを最適化してメモリフットプリントを削減する。
• ベースライン手法と比較して、マッチング精度、処理時間、メモリ使用量の観点から性能を評価する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 大規模なデータベースにおいて、メモリ使用量を削減するための指紋テンプレート生成をどのように最適化できるか？
• RQ2 提案手法を用いることで、minutiae 検出の速度および精度にどの程度の向上が達成できるか？
• RQ3 処理時間および認識率の観点から、提案手法のマッチング技術は従来手法と比べてどのように異なるか？
• RQ4 minutiae の幾何学的および方向的特徴は、大規模システムにおけるマッチング信頼性を向上させることができるか？
• RQ5 テンプレートサイズの縮小と認識性能の間には、どのようなトレードオフが生じるか？

主な発見

• 提案手法は、コンパクトな指紋テンプレートを生成することで、顕著なメモリ使用量の削減を達成した。
• 最適化されたテンプレートサイズと効率的な minutiae マッチングのおかげで、処理時間が短縮された。
• minutiae 検出精度の向上により、マッチングの信頼性が向上した。
• 本システムは、処理速度およびメモリ効率の両面で、従来手法を上回った。
• 結果として、大規模な指紋データベース応用において一貫した性能向上が実証された。