Fingerprint Recognition by Matching of Gabor filterbased Patterns
Fingerprint Recognition by Matching of Gabor filter-based Patterns Diplomarbeit Aufgabensteller: Prof. Dr. Bernd Radig Betreuer: Dipl. Inf. Matthias Wimmer Markus Huppmann Chair for Image Understanding Computer Science Technische Universität München
Biometrics Idea: Authentification of human beings using physical characteristics History of the use of fingerprints: 19 th century: Uniqueness of fingerprints 1998: FBI - IAFIS, Integrated Automatic Fingerprint Identification System Technische Universität München Markus Huppmann 24. 01. 2007 2
Authentification (Workflow) § § Enrollment Detection of unique attributes Creation of the template Matching: Comparison of the template with other templates → Matching score → Decision: Acceptance or rejection (threshold) Technische Universität München Markus Huppmann 24. 01. 2007 3
Minutiae Matching (1) Fingerprint recognition using ridge singularities: - Ridge bifurcation - Ridge ending Technische Universität München Markus Huppmann 24. 01. 2007 4
Minutiae Matching (2) Technische Universität München Markus Huppmann 24. 01. 2007 5
Minutiae Matching (3) Matching: → Matching score Technische Universität München Markus Huppmann 24. 01. 2007 6
Problems § Fingerprints of dry or wet fingers § Non-overlapping areas → Global approach: Pattern Matching Technische Universität München Markus Huppmann 24. 01. 2007 7
Pattern Matching Gabor filter-based Pattern Matching § Normalization § Segmentation § § Reference point detection Gabor filter Creation of the Feature Map Matching Technische Universität München Markus Huppmann 24. 01. 2007 8
Reference Point Detection § Reference point defined as the point, where the ridges possess the highest curvature § Orientation map Technische Universität München Markus Huppmann 24. 01. 2007 9
Gabor Filter (1) Sinusoid multiplied by a Gaussian function Technische Universität München Markus Huppmann 24. 01. 2007 10
Gabor Filter (2) Gabor filter in direction 0° Technische Universität München Markus Huppmann 24. 01. 2007 11
Gabor Filter (3) Technische Universität München Markus Huppmann 24. 01. 2007 12
Creation of the Feature Map Tessellation → Template Technische Universität München Markus Huppmann 24. 01. 2007 13
Creation of the Feature Map Technische Universität München Markus Huppmann 24. 01. 2007 14
Matching (1) Comparison of the feature maps: Similar feature maps → low distance → "good" matching score → acceptance Technische Universität München Markus Huppmann 24. 01. 2007 15
Matching (2) Technische Universität München Markus Huppmann 24. 01. 2007 16
Matching (3) Different feature maps → high distance → "bad" matching score → rejection Technische Universität München Markus Huppmann 24. 01. 2007 17
Matching (4) Technische Universität München Markus Huppmann 24. 01. 2007 18
Tests § Database of 80 fingers with 4 fingerprints per finger § 2 Tests: ú Genuine test: Matching of every fingerprint of the same finger (1 A: 1 B, 1 A: 1 C, 1 A: 1 D, 1 B: 1 C, … , 1 C: 1 D) → "good" matching scores ú Imposter test: Matching of the first fingerprint of every set with the first fingerprint of the other sets (1 A: 2 A, 1 A: 3 A, … , 79 A: 80 A) → "bad" matching scores Technische Universität München Markus Huppmann 24. 01. 2007 19
Biometric benchmarks § FAR: false acceptance rate § FRR: false rejection rate § EER: equal error rate optimal threshold where FAR = FRR Technische Universität München Markus Huppmann 24. 01. 2007 20
Test results equal error rate = 1. 88 % Technische Universität München Markus Huppmann 24. 01. 2007 21
Questions? Technische Universität München Markus Huppmann 24. 01. 2007 22
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