Each individual in this world has their own unique fingerprint. This is a proven fact by
scientific experiments. Even twins may have different fingerprint. Therefore, the
uniqueness of fingerprint can be utilized as a personal key to unlock something. And due to
this, fingerprint recognition is now the most commonly used biometric identification.
Before we can use the fingerprint as a biometric key, we must extract some features that
lead to the uniqueness of a particular fingerprint, which is known as the minutiae. However,
fingerprint images are rarely of perfect quality. The image may be corrupted by noises due
to variations in skin, dirt, sweat and impression conditions. Thus, image enhancement
techniques are employed prior to minutiae extraction in order to obtain a more reliable
minutia coordinate. In this dissertation, I will discuss on the methodology and techniques
for fingerprint image enhancement and minutiae extraction. The performances of this
methodology are tested with a database consisting hundreds of fingerprint images. Finally, I
will discuss on the result._
Setiap individu dalam dunia ini memiliki cap jari yang unik. Ini merupakan fakta yang
terbukti melalui eksperimen-eksperimen saintifik yang telah dijalankan. Malah, sepasang
kembar juga memiliki cap jari yang berlainan. Oleh yang demikian, keunikan cap jari
boleh dipergunakan sebagai kunci biometrik. Sebelum kita boleh menggunakan cap jari
sebagai kunci biometrik, kita perlu mengekstrak ciri-ciri keunikan cap jari tersebut, ataupun
yang juga dikenali sebagai ‘minutiae’. Walaubagaimanapun, imej cap jari jarang
mempunyai kualiti yang baik. Imej cap jari senantiasa menpunyai hinggar, disebabkan oleh
perubahan kulit, habuk, peluh dan keadaan menekan. Disebabkan perkara ini, teknik
memperbaik imej cap jari telahpun dijalankan sebelum kita mengekstrak ciri-ciri demi
mendapatkan ‘minutiae’ yang boleh dipercayai. Dalam disertasi ini, saya akan
membincangkan metodologi dan teknik memperbaik imej cap jari dan pengektraksi
‘minutiae’. Prestasi metodologi ini telah diuji dengan beratusan imej cap jari. Akhir sekali,
saya akan membincangkan keputusan ini.