Riconoscimento delle impronte digitali mediante interferenza fuzzy e neuro-fuzzy adattiva
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Le impronte digitali, il più antico e diffuso sistema di identificazione biometrica, sono comunemente utilizzate per le indagini criminali nelle scienze forensi. Esiste una teoria statistica sulla rarità delle minuzie delle impronte digitali. Un passo fondamentale nello studio delle statistiche delle minuzie delle impronte digitali è l'estrazione affidabile delle minuzie dalle immagini delle impronte digitali. Tuttavia, le immagini delle impronte digitali raramente sono di qualità perfetta. Possono essere degradate e corrotte a causa delle variazioni delle condizioni della pelle e dell'imp...
Le impronte digitali, il più antico e diffuso sistema di identificazione biometrica, sono comunemente utilizzate per le indagini criminali nelle scienze forensi. Esiste una teoria statistica sulla rarità delle minuzie delle impronte digitali. Un passo fondamentale nello studio delle statistiche delle minuzie delle impronte digitali è l'estrazione affidabile delle minuzie dalle immagini delle impronte digitali. Tuttavia, le immagini delle impronte digitali raramente sono di qualità perfetta. Possono essere degradate e corrotte a causa delle variazioni delle condizioni della pelle e dell'impronta. Le conclusioni tratte dai vari algoritmi di identificazione delle impronte digitali, come la corrispondenza dei punti delle minuzie, la corrispondenza delle correlazioni o la corrispondenza delle impronte digitali basata su banche di filtri, indicano che le prestazioni si basano sulla qualità dell'immagine presa per la rappresentazione delle impronte digitali da varie fonti. Pertanto, la qualità dell'immagine deve essere migliorata per ottenere un riconoscimento più dettagliato. Questa tesi presenta un'analisi e uno studio comparativo per estrarre i punti delle minuzie in una particolare immagine di impronta digitale. In primo luogo, è stato applicato un metodo di miglioramento dell'immagine basato sulla logica fuzzy per ottenere un'approssimazione più coerente dei punti delle minuzie e della loro posizione, quindi è stato utilizzato un algoritmo diverso per estrarli.
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