| | SLO | ENG | Piškotki in zasebnost

Večja pisava | Manjša pisava

Iskanje po katalogu digitalne knjižnice Pomoč

Iskalni niz: išči po
išči po
išči po
išči po
* po starem in bolonjskem študiju

Opcije:
  Ponastavi


1 - 6 / 6
Na začetekNa prejšnjo stran1Na naslednjo stranNa konec
1.
Automated fingerprint identification system application for system's equal error rate evaluation
Marko Kočevar, Zdravko Kačič, 2013, izvirni znanstveni članek

Opis: Automated fingerprint identification system has an increasingly important rolein modern times. This study presents the steps of the automated fingerprint identification system and presents an application for fingerprint identification and system's equal error rate evaluation. The algorithm for fingerprint image enhancement is a key element of the system. A fingerprint image can be damaged, damp, too dry, worn, scratched, etc. Therefore it is necessary to enhance the image to the point where we can obtain a clearly defined structure of ridges and valleys and consequently also correctly determined features. This study also presents a comparison of error rate evaluation between the original fingerprint image and the enhanced fingerprintimage, and introduces an application for fingerprint matching. The matching algorithm compares two fingerprints and establishes a correct match, if the fingerprints belong to the same person, or a non-match, if they belong to different persons.
Ključne besede: fingerprint enhancement, fingerprnt recognition, biometrics, fingerprint matching
Objavljeno: 10.07.2015; Ogledov: 911; Prenosov: 12
URL Povezava na celotno besedilo

2.
Efficiency analysis of compared normalization methods for fingerprint image enhancement
Marko Kočevar, Zdravko Kačič, 2013, izvirni znanstveni članek

Opis: The efficiency of automated fingerprint identification system depends highly on fingerprint image enhancement algorithms. Fingerprint image enhancement canbe divided into two stages: 1) At the first stage we enhance the image withconventional filters, where filter parameters do not change. 2) At the second stage we enhance the structure of ridges and valleys with contextual filters, where filter parameters change according to pre-calculated ridge orientation and frequency. This article presents an efficiency analysis of compared methods at the first stage with global normalization, local normalization and block local normalization, attempts to find the most efficient combination and evaluates the effectiveness of analysed methods fromthe perspective of their use in real time fingerprint identification systems. In the experimental part we compared three different types of normalization algorithms for enhancing image contrast, and then in combinationwith the second enhancement stage (Gabor filter and STFT) we assessed the enhancement system's effectiveness on database FVC2004.
Ključne besede: fingerprint enhancement, fingerprnt recognition system, image normalization
Objavljeno: 10.07.2015; Ogledov: 821; Prenosov: 49
URL Povezava na celotno besedilo

3.
4.
DVOSTOPENJSKO ADAPTIVNO IZBOLJŠANJE SLIKE PRSTNEGA ODTISA NIZKE KVALITETE NA OSNOVI UPOŠTEVANJA KONTEKSTNE INFORMACIJE
Marko Kočevar, 2015, doktorska disertacija

Opis: Izboljšanje slike prstnega odtisa je ključni korak v sistemu samodejnega prepoznavanja prstnih odtisov (angl. Automatican Fingerprint System - AFIS). Zaradi slabe kvalitete prstnega odtisa lahko algoritem izločanja značilk nepravilno izloči značilke, ki nato vplivajo na nepravilno ujemanje prstnih odtisov in posledično na neučinkovito prepoznavo oseb na podlagi prstnih odtisov. Tehnike izboljšanja slike prstnega odtisa temeljijo na izboljšanju v prostorski ter frekvenčni domeni ali pa kombinaciji obeh. V doktorski disertaciji je definiran postopek dvostopenjskega adaptivnega izboljšanja slike prstnega odtisa nizke kvalitete s kontekstnimi filtri, uporabljenimi na prvi stopnji (v prostorski domeni) in dodatno na drugi stopnji (v frekvenčni domeni). Kontekstne filtre uvrščamo med usmerjene filtre, ki so krmiljeni na osnovi kontekstnih informacij (frekvenca in orientacija lokalnega grebena) v sliki prstnega odtisa. Ti filtri lahko spreminjajo strukturo grebena in dolin, kar pomeni, da lahko povežejo prekinjene grebene oz. ločijo povezane grebene. Vendar pa je potrebno pred izboljšanjem slike prstnega odtisa s kontekstnimi filtri najprej izboljšati kontrast in čitljivost slike z neusmerjenimi filtri. V ta namen smo definirali blokovno lokalno normalizacijo, ki jo optimiziramo adaptivno glede na spremembo intenzitete sivine v originalni sliki prstnega odtisa. Za potrebe kontekstnega izboljšanja na prvi stopnji smo predstavili dve tehniki izboljšanja; usmerjeno linearna anizotropično difuzijo in usmerjeno kompenzacijo lokalnega grebena, ki smo jo prav tako optimizirali z adaptivnim spreminjanjem velikosti maske glede na stopnjo intenzitete sivine v originalni sliki prstnega odtisa. Za potrebe krmiljenja usmerjenega difuzijskega filtra smo orientacijo grebena na osnovi gradienta dodatno izboljšali in definirali usmerjeno polje. Na drugi stopnji sliko prstnega odtisa dodatno izboljšamo s kratkočasovno Fourierjevo transformacijo. Dvostopenjski adaptivni algoritem učinkovito izboljša sliko prstnega odtisa v primerjavi z najsodobnejšimi algoritmi. Eksperimentalni rezultati, izvedeni na javno dostopni bazi prstnih odtisov FVC, so potrdili uspešnost definiranega postopka
Ključne besede: Izboljšanje slike prstnega odtisa, dvostopenjski postopek, frekvenčna domena, prostorska domena, obdelava slike, prepoznavanje prstnega odtisa
Objavljeno: 13.02.2015; Ogledov: 1482; Prenosov: 126
.pdf Celotno besedilo (5,37 MB)

5.
PREPOZNAVANJE BESEDILA V DIGITALNEM VIDEO SIGNALU
Marko Kočevar, 2010, diplomsko delo

Opis: V diplomskem delu smo predstavili postopek in izvedbo prepoznavanje besedila v digitalnem video signalu. Natančneje smo predstavili vse korake, ki so potrebni v fazi prepoznavanje besedila. Ti koraki so: zaznavanje in lokalizacija besedila, segmentacija in binarizacija besedila in na koncu še optično prepoznavanje znakov (OCR). V diplomskem delu smo opisali strojno in tudi programsko opremo, ki smo ju uporabili za prepoznavanje besedila v digitalnem video signalu.
Ključne besede: procesiranje slike, zaznavanje in lokalizacija besedila, segmentacija in binarizacija, Sobel operator, OCR
Objavljeno: 05.01.2011; Ogledov: 1911; Prenosov: 151
.pdf Celotno besedilo (6,53 MB)

6.
Iskanje izvedeno v 0.19 sek.
Na vrh
Logotipi partnerjev Univerza v Mariboru Univerza v Ljubljani Univerza na Primorskem Univerza v Novi Gorici