Cap jejari sering digunakan untuk pengesahan identiti disebabkan keunikan dan ciri-cirinya yang kekal sepanjang hidup. Akan tetapi, cap jejari sering dikesan atas permukaan yang tidak rata ataupun imej yang kontranya tidak mencukupi, cap jejari yang diperolehi adalah tidak tepat dan memberi kesan kepada keputusan perbandingan cap jejari amat sukar. Disebabkan itu, cap jejari yang diperolehi perlu diproses sebelum perbandingan dilakukan. Untuk meningkatkan ketepatan perbandingan, ralat yang disebabkan permukaan tidak rata perlu diperbetulkan. Tujuan penyelidikan ini adalah untuk membangunkan algoritma yang boleh meleperkan imej cap jejari terpendam yang diperoleh daripada permukaan berbentuk silinder. Proses peleperan memerlukan pengekstrakan sempadan ataupun rangka imej tersebut. Sempadan cap jejari boleh diperolehi dengan meggunakan algoritma yang ditetapkan, ataupun dilukiskan oleh penguna sendiri. Koordinat imej asal perlu ditukarkan daripada sistem koordinat silinder kepada sistem koordinat imej. Dengan mengggunakan ciri-ciri imej lengkungan yang berbentuk segi empat, algoritma direka berdasarkan penghampiran kepada bentuk parabola and elips. Eksperimen yang dilakukan telah membuktikan bahawa algoritma yang mengunakan penghampiran berdasarkan bentuk elips dapat meningkatkan kualiti and menambahkan ketepatan perbandingan cap jejari terpendam. Walau bagaimanapun, hasil pengukuran garis melintang menunjukkan bahawa pembetulan bentuk secara mendatar adalah tidak cukup berkesan. Secara ringkas, kedua-dua algoritma yang direka berupaya untuk meratakan lengkugan yang ada pada imej cap jari terpendam dengan andaian imej yang perlu diproses merupakan silinder menegak dan sempadan untuk silinder dapat diekstrak secara berkesan. Algoritma yang direka berdasarkan penghampiran bentuk elips memberikan keputusan yang lebih baik berbanding dengan penghampiran menggunakan bentuk parabola.
_________________________________________________________________________________________
Fingerprint had been used to identify a person due to its uniqueness and unchangeable throughout life. However, latent fingerprint acquisition normally being performed on uneven or noisy surface with poor contrast, causing fingerprint minutiae point extracted appear to be inaccurate and affect the result of fingerprint matching. Thus, latent fingerprint required image to be pre-process and enhance before latent search. In order to increase latent matching accuracy, geometry rectification is needed to correct distortion in fingerprint images due to uneven surfaces. This research will investigate and develop flattening algorithm that can be adapted to latent fingerprint images on cylindrical surface. The boundary of an image is required to detect the curvature of an image that need to be flattened. Boundary of interested area can be acquired using a predefined algorithm or define by user using interactive drawing. The flattening algorithm required mapping from cylindrical coordinate to image coordinate. Since curved image appears to be rectangular shape, parabolic approximation and ellipse approximation are being used to design algorithms for flattening. Experimental results prove that algorithm that applies ellipse equation to flatten fingerprint images able to increase the quality of the minutiae. However, measurement results for horizontal axes shows that the distortion in horizontal axis is not being well taken care of. In summary, both algorithms developed able to flatten curved latent fingerprint images with the assumption that image that needs to be flattened is vertical cylindrical shape and boundary of cylinder must be detectable. Algorithm that applies ellipse approximation provides better performance as compared with the algorithm that developed based on parabolic approximation.
Investigation and development of flattening algorithms for curved latent fingerprint images_Chong Bei Wei_E3_2015_875000356_NI