Systemy inteligentnej bramki bazujące na rozpoznawaniu odcisków palców uwzględniających ich uszkodzenia

• Autorzy: Michał Szczepanik , Ireneusz J. Jóźwiak

Warianty tytułu

Systems Intelligent Gateway Based on Fingerprint Recognition Taking Into Account the Damage

• Języki publikacji: PL

Abstrakty

W pracy przedstawiono istniejące rozwiązania z zakresu rozpoznawania odcisków palców, a także wykazano ich nieskuteczność w przypadku występowania zmian struktury linii papilarnych w wyniku fizycznych uszkodzeń. Zaproponowano nowy algorytm bazujący na rozkładzie grup minucji, który w analizie odcisku uwzględnia częste uszkodzenia odcisku. Proponowany algorytm może mieć zastosowanie w systemach inteligentnych bramek ograniczających nieuprawniony dostęp do wrażliwych danych bądź innych zasobów przedsiębiorstwa.(abstrakt oryginalny)

EN

In this paper authors present existing solutions for fingerprint recognition, and demonstrated their ineffectiveness in the event of changes in the fingerprint structure as a physical damage result. They propose a new algorithm based on distribution groups minutiae, fingerprint analysis, which takes account of frequent damage to the imprint. The proposed algorithm can be applied in systems of intelligent gateways restrict unauthorized access to sensitive data or other enterprise resources. (original abstract)

Słowa kluczowe

PL

Systemy informatyczne; Algorytmy genetyczne; Przedsiębiorstwo; Kryminalistyka; Metody biometryczne; Wyniki badań

EN

Computer system; Genetic algorithms; Enterprises; Criminology; Biometry methods; Research results

• Czasopismo: Zeszyty Naukowe. Organizacja i Zarządzanie / Politechnika Śląska
• Rocznik: 2012
• Numer: z. 61
• Strony: 1--10

Twórcy

autor

Michał Szczepanik

• Politechnika Wrocławska

autor

Ireneusz J. Jóźwiak

• Politechnika Wrocławska

Bibliografia

• 1. Grzeszyk C.: Kryminalistyczne badania śladów linii papilarnych. Legionowo 1992.
• 2. Wayman J.L., Jain, A.K., Maltoni D., Maio D.: Biometric Systems. Technology. Design and Performance Evaluation, 1st Edition, Springer Verlag 2005, s. 21-59.
• 3. Maltoni D., Maio D., Jain A.K., Prabhakar S.: Handbook of Fingerprint Recognition., 2nd Edition, Springer Verlag 2009, s. 97-233.
• 4. Chikkerur S., Govindaraju V., Cartwright E. N.: K-plet and coupled bfs: A graph based fingerprint representation and matching algorithm. LNCS, Springer Verlag 2006, s. 309 - 315.
• 5. He Y., Ou Z.: Fingerprint matching algorithm based on local minutiae adjacency graph, Journal of Harbin Institute of Technology 2005, nr 10/05, s. 95-103.
• 6. Ross A., Dass S.C., Jain A.K.: A deformable model for fingerprint matching, Pattern Recognition 2005, vol. 38(1), s. 95-103.
• 7. Bebis, G., Deaconu, T., Georgiopoulos, M.: Fingerprint Identification Using Delaunay Triangulation, IEEE ICIIS 1999, s. 452-459.
• 8. Huk M., Szczepanik M.: Prawdopodobieństwo błędu klasyfikatorów złożonych dla problemów wieloklasowych. Eksploatacja i Niezawodność - Maintenance and Reliability2011, nr 3, s. 12-17.
• 9. Szczepanik M., Szewczyk R.: Algorytm identyfikacji linii papilarnych. KNS, tom 1, Wrocław, s. 131 - 136, 2008.
• 10. Błoński G.: Hardware Hacking - oszukiwanie zabezpieczeń biometrycznych, Hakin9 - jak się obronić. nr 9/07, s. 33-43, 2007
• 11. Hong L., Wan Y., Jain A. K.: Fingerprint image enhancement: Algorithm and performance evaluation, IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence 1998, s. 777-789.
• 12. Strona internetowa Generalnego Inspektora Ochrony Danych Osobowych http://www.giodo.gov.pl (wersja z V 2011)