Reconhecimento de impressões digitais usando Fuzzy e Adaptive Neuro-Fuzzy Inference

As impressões digitais, o mais antigo e mais difundido sistema de identificação biométrica, são geralmente utilizadas para investigação criminal na Ciência Forense. Existe uma minuciosa teoria estatística sobre a Raridade das minúcias de impressões digitais. Um passo crítico no estudo das estatísticas das minúcias de impressões digitais é extrair de forma fiável minúcias das imagens das impressões digitais. No entanto, as imagens de impressões digitais raramente são de qualidade perfeita. Podem ser degradadas e corrompidas devido a variações na pele e condições de impressão. Inferências extraídas de vários algoritmos de identificação de impressões digitais, tais como correspondência de pontos de minúcias ou correspondência de correlações ou correspondência de impressões digitais com base em filtros bancários, é que o desempenho se baseia na qualidade da imagem obtida para representação de impressões digitais de várias fontes. Assim, a qualidade da imagem deve ser melhorada para um melhor reconhecimento dos detalhes. Esta tese apresenta uma análise e um estudo comparativo para extrair pontos de minúcias numa determinada imagem de impressão digital. Primeiro, foi aplicado um método de melhoramento de imagem baseado numa lógica fuzzy para obter uma aproximação mais consistente dos pontos de minúcias e da sua localização, e depois é utilizado um algoritmo diferente para os extrair.