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dc.contributor.advisor1GOMES, Herman Martins.
dc.contributor.advisor1IDGOMES, H. M.pt_BR
dc.contributor.advisor1Latteshttp://lattes.cnpq.br/4223020694433271pt_BR
dc.contributor.advisor2BATISTA, Leonardo Vidal.
dc.contributor.advisor2IDBATISTA, L. V.pt_BR
dc.contributor.advisor2Latteshttp://lattes.cnpq.br/1047122596139990pt_BR
dc.contributor.referee1PEREIRA, Eanes Torres.
dc.contributor.referee2MARINHO, Leandro Balby.
dc.contributor.referee3NASCIMENTO, Tiago Pereira do.
dc.contributor.referee4REN, Tsang Ing.
dc.description.resumoEntre as várias características dos indivíduos que podem ser usadas em um sistema biométrico, as impressões digitais têm sido amplamente utilizadas, pois permitem alta precisão e exigem equipamentos de baixo custo. No entanto, o reconhecimento de impressões digitais ainda é um problema com lacunas de melhoria nos erros de falsa aceitação e falsa rejeição presentes em algoritmos de última geração. A confiabilidade desses algoritmos depende da qualidade da imagem da impressão digital e da informação extraída para realizar o reconhecimento. Neste contexto, a presente tese propõe novos métodos para a extração de atributos usando técnicas de segmentação, aprimoramento e definição de qualidade. Nosso objetivo é reduzir as taxas de erro e alcançar resultados competitivos no estado-da-arte. Esta tese apresenta um novo algoritmo para avaliação da qualidade global a partir de uma imagem de impressão digital, o que contribui para a redução de falsos positivos e diminui as taxas de erro. Os resultados mostraram que 10% das imagens de pior qualidade são responsáveis por mais de 60% dos erros. Além disso, um novo algoritmo para delimitar a região de interesse da impressão digital foi desenvolvido, superando trabalhos concorrentes com um aumento médio de 5,6% na precisão. Finalmente, propomos melhorias no processo de aprimoramento de impressões digitais inspiradas nas seguintes abordagens encontradas na literatura: ajuste de contraste, filtros Gabor e filtragem de domínio de frequência. Os métodos foram avaliados em relação às taxas de erro obtidas por um algoritmo para comparação de impressões digitais usando as bases de dados Fingerprint Verification Competition - (FVC 2000, 2002, 2004 e 2006) e FVC OnGoing. Os métodos apresentaram resultados competitivos em comparação outros trabalhos nas mesmas bases de dados.pt_BR
dc.publisher.countryBrasilpt_BR
dc.publisher.departmentCentro de Engenharia Elétrica e Informática - CEEIpt_BR
dc.publisher.programPÓS-GRADUAÇÃO EM CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃOpt_BR
dc.publisher.initialsUFCGpt_BR
dc.subject.cnpqCiência da Computaçãopt_BR
dc.titleMétodos para extração de atributos em imagens de impressão digital.pt_BR
dc.date.issued2019-09-14
dc.description.abstractAmong the various characteristics of individuals that can be used in a biometric system, fingerprints have been widely used as they enable high accuracy and require low-cost equipment. However, fingerprint recognition is still a problem with gaps for improvement on the false acceptance and false rejection errors present in state-of-the-art algorithms. The reliability of these algorithms depends on the quality of the fingerprint image and the information extracted to perform recognition. In this context, the present thesis proposes new methods for attribute extraction using innovative segmentation, enhancement, and quality definition techniques. We aim to reduce error rates and achieve competitive state-of-the-art results. This thesis presents a new algorithm for evaluation of the global quality from a fingerprint image, which contributes to the false positive reduction and decreases the error rates. The results showed that 10% of the worst quality images are responsible for more than 60% of the errors. Also, a new algorithm for delimiting the region of interest of the fingerprint was developed, outperforming competing works with an average increase of 5.6% on accuracy. Finally, we propose improvements in the fingerprint enhancement process inspired by the following approaches found in the literature: contrast adjustment, Gabor filters, and frequency domain filtering. The methods were evaluated in respect to the error rates obtained by an algorithm for fingerprint matching using the Fingerprint Verification Competition - (FVC 2000, 2002, 2004 and 2006) and FVC OnGoing databases. The methods presented competitive results in comparison to other approaches on the same databases.pt_BR
dc.identifier.urihttp://dspace.sti.ufcg.edu.br:8080/jspui/handle/riufcg/12700
dc.date.accessioned2020-04-07T13:50:49Z
dc.date.available2020-04-07
dc.date.available2020-04-07T13:50:49Z
dc.typeTesept_BR
dc.subjectBiometriapt_BR
dc.subjectBiometrypt_BR
dc.subjectImpressão Digitalpt_BR
dc.subjectImpresión digitalpt_BR
dc.subjectFingerprintpt_BR
dc.subjectRealcept_BR
dc.subjectHighlightpt_BR
dc.subjectDestacarpt_BR
dc.subjectSegmentaçãopt_BR
dc.subjectOrientaciónpt_BR
dc.subjectSegmentationpt_BR
dc.subjectQualidadept_BR
dc.subjectQualitypt_BR
dc.subjectCalidadpt_BR
dc.subjectExtração de Característicaspt_BR
dc.subjectExtracción de funcionespt_BR
dc.subjectFeature Extractionpt_BR
dc.rightsAcesso Abertopt_BR
dc.creatorPRIMO, João Janduy Brasileiro.
dc.publisherUniversidade Federal de Campina Grandept_BR
dc.languageporpt_BR
dc.title.alternativeMethods for extracting attributes from fingerprint images.pt_BR
dc.identifier.citationPRIMO, J. J. B. Métodos para extração de atributos em imagens de impressão digital. 2019. 102 f. Tese (Doutorado em Sistemas e Computação), Programa de Pós-graduação em Ciência da Computação, Centro de Engenharia Elétrica e Informática, Universidade Federal de Campina Grande - Paraíba - Brasil, 2019.pt_BR
Appears in Collections:Mestrado em Ciência da Computação.

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JOÃO JANDUY BRASILEIRO PRIMO - TESE (PPGCC) 2019.pdf8.41 MBAdobe PDFView/Open


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