|
|
Palm liveness detection and identification
Kala, Adam ; Goldmann, Tomáš (referee) ; Sakin, Martin (advisor)
This bachelor's thesis is focused on the detection of liveness of the human hand and its identification from multispectral images. The main goal of the work is the recognition of a living hand and its forgeries based on the information we have obtained, the finding of minutiae for palm identification and their use. The work describes techniques for cropping the area of interest, extracting characteristic features from the palm, and subsequent detection of liveness and identification of the person. Liveness detection success reached over 90% and person identification with a False Acceptance Rate (FAR) of less than 2% for selected datasets.
|
|
|
Person Recognition Based on Anthropometric Proportions
Šimún, Samuel ; Semerád, Lukáš (referee) ; Goldmann, Tomáš (advisor)
This bachelor thesis focuses on the potential use of biometrics and machine learning. It discusses in detail anthropometric characteristics, their evolution and the potential of using these characteristics for person identification. It analyzes the potential uses of machine learning and what technologies exist for extracting a person's pose from an image for outputting the pose in the second dimension and in the third dimension. Also, the thesis describes and implements specific methods that use anthropometric features for person identification.
|
|
|
Application for Person Authentication Based on Retinal Images
Moncz, Oliver ; Goldmann, Tomáš (referee) ; Kavetskyi, Andrii (advisor)
This paper deals with the problem of authentication of people based on retinal images. The main objective is to design an algorithm that can match the retinal image with the registered images in the database. The outcome is the determination of identity with a degree of certainty. Another goal was to create an application that allows to perform the mentioned operations through a simple graphical user interface. Lastly, the results are evaluated and compared with existing solutions. The proposed authentication system achieved an average accuracy of 72.46 % for the DRIVE and STARE datasets, and 78.9 % for the FIRE dataset.
|
|
|
Složení snímku prstu s viditelným krevním řečištěm.
Pekárek, Jakub ; Semerád, Lukáš (referee) ; Rydlo, Štěpán (advisor)
This thesis describes a method for creating a composite image with a visible bloodstream. The bloodstream is detected by the Maximum Curvature algorithm. After that it was experimented with detecting and matching keypoints via algorithms SIFT and ORB. However, the resulting matches from these algoritms were not good enough, therefore the keypoints have to be manually assigned. From these keypoints, an estimated tranformation matrix was created. This matrix was then used for connecting two images. A cycle of assigning keypoints and connecting images is repeated even for newly created images. The final composite image with a visible bloodstream is created after connecting last two images. This composite image can be further used for verification or identification people.
|
|
|
Biometric fingerprint liveness detection
Rišian, Lukáš ; Smital, Lukáš (referee) ; Vítek, Martin (advisor)
This bachelor thesis deals with the problem of biometric fingerprint liveness recognition. The aim of the thesis is to propose a solution that reliably and securely recognizes fake fingerprints from genuine ones. Specifically, the work focuses on investigating methods for detecting fingerprint liveness using software tools, creating a custom fingerprint test database, testing and identifying relevant characteristics for successful liveness detection, and using them to implement fingerprint liveness recognition algorithms. Another goal was to create a GUI to provide a tool for overall detection. The work includes an analysis of the basics of biometrics, fingerprint characteristics and structure, current sensors used for fingerprint extraction, databases used, image preprocessing methods, tested features, implemented algorithms, and two GUI variants. More than 180 different image features were tested and more than 20 variants of algorithms were implemented. From these algorithms, the best ones were selected, whose detection results were then compared with those of foreign authors. The best algorithm achieved an accuracy of almost 90%, which can be considered a reliable and satisfactory result compared to foreign authors.
|
|
|
New technologies for biometric recognition based on hand characteristics
Dvořák, Michal ; Jadlovský, Ján (referee) ; Marcialis, Gian Luca (referee) ; Drahanský, Martin (advisor)
Biometrie nám umožňuje identifikovat či verifikovat osoby na základě jejich fyzických vlastností. Přestože identifikace samotná je velmi rychlá, extrakce zvolené biometrie v reálném světě je netriviální problém. Pro snímání většího množství lidí, například na letišti, potřebujeme dosáhnout snímání a rozpoznání v co nejkratším čase, ideálně za chůze uživatele. Tato disertační práce se zabývá vývojem bezdotykového a tedy hygienického biometrického systému, který je schopen provést extrakci identifikačních charakteristik ruky a následně rozpoznat uživatele za běhu. Spolu s tím práce obsahuje další systémy a algoritmy potřebné pro řešení tohoto komplexního problému. Práce prezentuje současný stav výzkumu a vývoje v oblasti biometrické identifikace na základě vybraných charakteristik, se zaměřením na identifikaci pomocí geometrie ruky a otisků prstů. Dále se pak v2nuje technologickým principům využitých pro sběr těchto biometrických charakteristik. Dle disertačních cílů, formulovaných na základě rešerše, se praktická část této práce zabývá vývojem biometrických systémů pro použití k identifikaci velkého množství lidí za běhu, pro které většina současných biometrických systémů založených na charakteristikách ruky nejsou vhodné. Dále pak se práce zabývá souvisejícími problémy, zejména pak detekcí prezentačního útoku a biometrickou multimodalitou.
|
|
|
Connection of algorithms for removal of influence of skin diseases on the process for fingerprint recognition
Heidari, Mona ; Derawi, Mohammad (referee) ; Gomez-Barrero, Marta (referee) ; Drahanský, Martin (advisor)
Tato práce se zaměřuje na datové struktury, zpracování obrazu a metody počítačového vidění pro detekci a rozpoznávání nemocí ve snímcích otisků prstů. Počet vyvinutých biometrických systémů a dokonce i používaných biometrických charakteristik se zvyšuje. Všeobecně platí, že otisk prstu jednotlivce je jedinečný a zůstává relativně neměnný po celý život. Struktura papilárních linií se však může měnit nemocemi a může být poškozena kožními chorobami. Vzhledem k tomu, že jsou systémy do značné míry závislé na struktuře papilárních linií jednotlivce, která pozitivně ovlivňuje jejich identitu, lidé trpící kožními nemocemi mohou být diskriminováni, protože jejich papilární linie mohou být narušeny. Vliv kožních onemocnění je důležitým, ale často opomíjeným faktorem v biometrických systémech založených na otiscích prstů. Jedinec trpící kožním onemocněním, které postihuje konečky prstů nemusí být schopen používat určité biometrické systémy. Shromáždění databáze otisků prstů, ovlivněných kožními nemocemi, je náročný úkol. Je nákladný a časově náročný, vyžaduje také pomoc lékařských odborníků a ochotné účastníky trpící různými kožními nemocemi na bříšcíeh prstů. Surová databáze otisků prstů s onemocnénímí byla nejprve analyzována, aby poskytla pevný základ pro budoucí výzkum. Pro každé konkrétní onemocnění jsou nalezeny společné znaky mezi všemi snímky otisků prstů postižených nemocí a je definován obecný popis každého onemocnění a jeho vlivů. Poté automaticky přiřadíme označení na základě kombinace známého stavu obrazu otisku prstu. Navrhované řešení je integrováno s různými algoritmy zaměřenými na knihovny pro zpracování obrazu a metody počítačového vidění pro detekci objektů. Je vyhodnoceno na poškozených souborech dat otisků prstů a popisuje současný stav implementace pomocí navržených technik. Současný stav techniky pro implementaci detekce onemocnění využívá analýzu textury a detekci prvků porovnáváním hodnot intenzity pixelů v malém okolí v obraze. Vzhledem ke složitosti jednotlivých vzorů nemocí vede kombinace algoritmů analýzy textury k lepším výsledkům detekce. Kombinace Gray Level Co-occurrence Matrix (GLCM), Local Binary Pattern (LBP), pole orientací a matematické morfologie může detekovat poškození v obrazech otisků prstů. Kombinace těchto funkcí umožňuje identifikovat změny v textuře a tvaru toku papilárních linií otisků prstů způsobené nemocemi. Tyto techniky zachycují různé aspekty textury a tvaru poškození v obrazech otisků prstů a vedou k identifikaci změn v textuře způsobených nemocemi. V průběhu detekčního procesu jsou použity matematické morfologické operace pro zlepšení strukturálních detailů tím, že odstraňují malé nesrovnalosti v obraze a zjednodušují tvar objektů, což usnadňuje jejich identifikaci a izolaci, rozšiřováním hranic objektů v obraze nebo vyplněním mezer a propojením rozlomených částí objektů. To vede k lepší detekci a rozpoznání objektů.Na konci procesu detekce je použita koherence, která ukazuje hodnocení kvality polí obrazu otisku prstu na tři typy: zdravý, poškozený a pozadí.
|
|
|
Facial Recognition in Video and its Applications in Law Enforcement
Fabián, Jan ; Šťastná, Dagmar (referee) ; Šedrlová, Magdalena (advisor)
This bachelor thesis aims to describe the facial recognition technology and its use in practice. In recent years, facial recognition technology became a heavily discussed topic, whether in connection with the deployment of this technology in China or due to its general potential for law enforcement. Facial recognition technology is a perfect example of a two-sided coin, as it brings many new possibilities of crime prevention etc. but also has the risk of being used to invade personal privacy. This thesis is based on a literature survey of some of the available resources dealing with this topic. It focuses on the history of this technology, methods used by facial recognition and mentions some examples of the use of video-based facial recognition in practice along with the social risks of the application of this technology.
|
|
| |
|
|
Liveness Detection on Fingers Using Vein Pattern
Dohnálek, Tomáš ; Váňa, Jan (referee) ; Drahanský, Martin (advisor)
Tato práce se zabývá rozšířením snímače otisků prstů Touchless Biometric Systems 3D-Enroll o jednotku detekce živosti prstu na základě žil. Bylo navrhnuto a zkonstruováno hardwarové řešení s využitím infračervených diod. Navržené softwarové řešení pracuje ve dvou různých režimech: detekce živosti na základě texturních příznaků a verifikace uživatelů na základě porovnávání žilních vzorů. Datový soubor obsahující přes 1100 snímků jak živých prstů tak jejich falsifikátů vznikl jako součást této práce a výkonnost obou zmíněných režimů byla vyhodnocena na tomto datovém souboru. Na závěr byly navrhnuty materiály vhodné k výrobě falsifikátů otisků prstů umožňující oklamání detekce živosti pomocí žilních vzorů.
|
guest ::
