Fingerabdruckerkennung mit Fuzzy und adaptiver Neuro-Fuzzy-Inferenz

Fingerabdrücke, das älteste und am weitesten verbreitete biometrische Identifizierungssystem, werden in der Forensik häufig für strafrechtliche Ermittlungen verwendet. Es gibt eine detaillierte statistische Theorie über die Seltenheit von Fingerabdruck-Minutien. Ein entscheidender Schritt bei der Untersuchung der Statistik von Fingerabdruck-Minutien ist die zuverlässige Extraktion von Minutien aus den Fingerabdruckbildern. Fingerabdruckbilder sind jedoch selten von perfekter Qualität. Sie können durch unterschiedliche Haut- und Abdruckbedingungen verschlechtert und verfälscht werden. Verschiedene Algorithmen zur Identifizierung von Fingerabdrücken, wie z. B. das Minutien-Punkt-Matching, das Korrelations-Matching oder das Filterbank-basierte Fingerabdruck-Matching, lassen darauf schließen, dass die Leistung von der Qualität des Bildes abhängt, das für die Darstellung der Fingerabdrücke aus verschiedenen Quellen aufgenommen wurde. Daher sollte die Bildqualität für eine bessere Detailerkennung verbessert werden. In dieser Arbeit wird eine Analyse und vergleichende Studie zur Extraktion von Minutienpunkten in einem bestimmten Fingerabdruckbild vorgestellt. Zunächst wurde eine auf Fuzzy-Logik basierende Bildverbesserungsmethode angewandt, um eine konsistentere Annäherung an die Minutienpunkte und ihre Position zu erhalten, und dann wurde ein anderer Algorithmus verwendet, um sie zu extrahieren.