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2015 David Palma ESEMPIO DI RICONOSCIMENTO BIOMETRICO Riconoscimento del palmo della mano Estratto della presentazione di tesi di laurea triennale di David.

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1 2015 David Palma ESEMPIO DI RICONOSCIMENTO BIOMETRICO Riconoscimento del palmo della mano Estratto della presentazione di tesi di laurea triennale di David Palma

2 2015 David Palma2 SISTEMA DI RICONOSCIMENTO Il sistema di riconoscimento biometrico proposto consta di quattro macro fasi UTENTE ACQUISIZIONEPREPROCESSING FEATURE EXTRACTION MATCHING 1-TO-1 IDENTITÀ CONFERMATA / NON CONFERMATA IDENTITÀ DICHIARATA SISTEMA DI RICONOSCIMENTO

3 2015 David Palma3 ACQUISIZIONE  Può avvenire tramite una qualsiasi fotocamera digitale (anche con bassa risoluzione), webcam o scanner  A scopo di test verranno utilizzate delle immagini del database che mi ha gentilmente concesso il CASIA (Chinese Academy of Sciences Institute of Automation)  Il database consta di 5502 immagini, con risoluzione 640x dpi acquisite con un comune sensore CMOS ACQUISIZIONE

4 2015 David Palma4 PREPROCESSING  Fase necessaria per estrarre la ROI (Region Of Interest) sulla quale effettuare il riconoscimento  Tale fase è la più importante per effettuare un riconoscimento biometrico corretto  Inoltre è la parte più impegnativa dal punto di vista della complessità computazionale in quanto consta di diverse sotto-fasi PREPROCESSING

5 2015 David Palma5 PREPROCESSING 1.OPERAZIONI PRELIMINARI  Conversione in scala di grigi  Riduzione del rumore con filtraggio convolutivo non lineare PREPROCESSING

6 2015 David Palma6 PREPROCESSING 2.BINARIZZAZIONE  Calcolo del valore di soglia di binarizzazione col metodo di Otsu Soglia adattivaSoglia globale Sogliatura locale adattiva PREPROCESSING

7 2015 David Palma7 RUMORE ADDITIVO IDEALE PREPROCESSING  L'operatore di Canny consta di un algoritmo di calcolo multi-stadio per l'individuazione dei bordi delle figure presenti in un'immagine rappresentata tramite una scala di grigi 3.ESTRAZIONE DEI CONTORNI (Canny Edge Detector)  Il bordo di una figura corrisponde ad una rapida variazione del tono di grigio nell’immagine * =  Convoluzione con filtro derivativo gaussiano PREPROCESSING

8 2015 David Palma8 PREPROCESSING 4.ESTRAZIONE DELLA ROI (Region Of Interest)  Individuazione dei punti critici  Gestione della rotazione e della scala  Estrazione della regione di interesse PREPROCESSING

9 2015 David Palma9 FEATURE EXTRACTION  L'operazione di estrazione delle features è il processo di trasformazione dei dati in ingresso in un feature vector  Per effettuare tale estrazione ho utilizzato la funzione di trasferimento Sigmoidea equazione differenziale del primo ordine non linearesoluzione dell’equazione differenziale FEATURE EXTRACTION

10 2015 David Palma10 MATCHING CARATTERISTICHE ESTRATTE DA IMMAGINI DI SOGGETTI DIVERSI CARATTERISTICHE ESTRATTE DA IMMAGINI DELLO STESSO SOGGETTO MATCHING


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