Discussion :

[SmileSoft]

Bonjour,

j'aimerai implémenter une méthode d'extraction des points "minuties" d'une empreinte digitale pour des fins de reconnaissance et identification, je cherche les algorithmes qui existent, j'ai trouvé quelques articles sur le sujet utilisant par exemple la matrice de cooccurrence, la transformée en ondelette discrète et je cherche encore, j'aimerai bien faire un survey sur les différentes méthodes et choisir la meilleure.

j'ai compris en gros qu'il s'agit de détecter les minuties à partir de l'image "empreinte" et mémoriser leurs positions et orientations, je ne sais pas est ce que toutes les methodes sont basées sur cette approche, si vous avez des documents, liens ou idées sur ces méthodes ou d'autres je suis preneuse.

Merci

[ToTo13]

Bonjour,

regarde donc en cherchant :
- Galton–Henry classification scheme
- Poincare Index method

Lis donc cette publication, tu auras la liste des articles fondamentaux du domaine :

@article{Lui10,
Author = {Manhua Liu},
Journal = {Pattern Recognition},
Month = {May},
Pages = {1062--1070},
Title = {Fingerprint classification based on Adaboost learning from singularity features},
Volume = {43},
Year = {2010}
}

[b_reda31]

Bonjour,
Les minuties sont généralement extraites à partir du squelette de l’image, il existe une approche permettant de détecter les minuties ainsi que leurs types (Terminaison, Bifurcation) en calculant un l'indicateur Crossing-Number(CN) en fonction du voisinage de chaque pixel. Selon la valeur de CN le type du point est déterminé : Continuité ou Discontinuité (minutie). L’acceptation ou le refus d’une empreinte digitale lors d’une phase de reconnaissance/identification est donc déterminé par le taux de minuties « matchés» par rapport au nombre totale de minuties extraits. Cependant cette phase nécessite un alignement parfait des deux ensembles de minuties à mettre en correspondance. Je pense qu’il doit s’agir ici d’un problème de recalage.

Voici un papier qui pourrait vous intéresser.

Bon courage.

[slim_java]

Salut,

Après normalisation et filtrage de ton image, tu dois passer par certaines étapes pour arriver à l'extraction des points minuties.

image filtrés---->image en niveau de gris ---->binarisation de l'image----->squelettisation----->détéction des points minuties------>extraction des points minuties

dans mon projet de fin d'étude ( 2006), j'ai utilisé l’algorithme de Rosenfeld pour la squelettisation en se basant sur des résultats visuelles , quant à la détection des minuties, elle se fait en calculant le Crossing Number

[SmileSoft]

Merci ToTo13 pour l'article (la bibliographie m'était très utile), Merci b_reda31 pour l'article très intéressant et merci également à slim_java pour le résumé, je lis encore, je reviens ici en cas de besoin.

[SmileSoft]

Bonjour,

d'après quelques lectures, j'ai conclu qu'il existe dans la littérature deux catégories d'algorithmes, la première concerne les algorithmes qui s’appuient sur la position relative des minuties entres elles alors que la seconde regroupe les algorithmes visant à extraire d’autres particularités de l’empreinte digitale telles que la direction, ou encore les composantes fréquentielles locales de la texture, je ne vois pas toujours quelle est la meilleure catégorie en terme de complexité et performance?

Merci de me faire part de vos expériences.

[hanou88]

salut j'ai comme un projet de fin d'étude "une approche évolutionnaire d'identification par empreinte digital " .
je veux savoir :
OÙ ou comment je utiliser les algorithmes évolutionniste ? quelle est leur rôle dans l'application!
quelle est les méthodes ou les techniques utilisé pour la reconnaissance? les différentes méthodes d"extractions des minutes??

OÙ je peux trouver des applications sur le domaine de reconnaissance . pour prendre des idées sur mon travail
merci d'avance