ESEMPIO DI RICONOSCIMENTO BIOMETRICO Riconoscimento del palmo della
ESEMPIO DI RICONOSCIMENTO BIOMETRICO Riconoscimento del palmo della mano Estratto della presentazione di tesi di laurea triennale di David Palma 2015 David Palma
SISTEMA DI RICONOSCIMENTO Il sistema di riconoscimento biometrico proposto consta di quattro macro fasi IDENTITÀ DICHIARATA ACQUISIZIONE PREPROCESSING FEATURE EXTRACTION IDENTITÀ UTENTE 2 MATCHING 1 -TO-1 CONFERMATA / NON CONFERMATA SISTEMA DI RICONOSCIMENTO 2015 David Palma
ACQUISIZIONE Ø Può avvenire tramite una qualsiasi fotocamera digitale (anche con bassa risoluzione), webcam o scanner Ø A scopo di test verranno utilizzate delle immagini del database che mi ha gentilmente concesso il CASIA (Chinese Academy of Sciences Institute of Automation) Ø Il database consta di 5502 immagini, con risoluzione 640 x 480 pixels @ 96 dpi acquisite con un comune sensore CMOS 3 ACQUISIZIONE 2015 David Palma
PREPROCESSING Ø Fase necessaria per estrarre la ROI (Region Of Interest) sulla quale effettuare il riconoscimento Ø Tale fase è la più importante per effettuare un riconoscimento biometrico corretto Ø Inoltre è la parte più impegnativa dal punto di vista della complessità computazionale in quanto consta di diverse sotto-fasi 4 PREPROCESSING 2015 David Palma
PREPROCESSING 1. OPERAZIONI PRELIMINARI 5 § Conversione in scala di grigi § Riduzione del rumore con filtraggio convolutivo non lineare PREPROCESSING 2015 David Palma
PREPROCESSING 2. BINARIZZAZIONE § Calcolo del valore di soglia di binarizzazione col metodo di Otsu Soglia globale 6 PREPROCESSING Sogliatura locale adattiva Soglia adattiva 2015 David Palma
PREPROCESSING 3. ESTRAZIONE DEI CONTORNI (Canny Edge Detector) Ø Il bordo di una figura corrisponde ad una rapida variazione del tono di grigio nell’immagine L'operatore di Canny consta di un algoritmo di calcolo multi-stadio per l'individuazione dei bordi delle figure presenti in Convoluzione con filtro derivativo gaussiano un'immagine rappresentata tramite una scala di grigi RUMORE ADDITIVO IDEALE = * 7 PREPROCESSING 2015 David Palma
PREPROCESSING 4. ESTRAZIONE DELLA ROI (Region Of Interest) Ø Gestione della rotazione e della scala Individuazione dei punti critici Estrazione della regione di interesse 8 PREPROCESSING 2015 David Palma
FEATURE EXTRACTION Ø L'operazione di estrazione delle features è il processo di trasformazione dei dati in ingresso in un feature vector Ø Per effettuare tale estrazione ho utilizzato la funzione di trasferimento Sigmoidea equazione differenziale del primo ordine non lineare 9 FEATURE EXTRACTION soluzione dell’equazione differenziale 2015 David Palma
MATCHING CARATTERISTICHE ESTRATTE DA IMMAGINI DELLO IMMAGINI DI STESSO SOGGETTI DIVERSI 10 MATCHING 2015 David Palma
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