LÀM NỔI BẬT ẢNH VÂN TAY SỬ DỤNG PHÂN TÍCH STFT
Nguyễn Thanh Nhiên, Huỳnh Thanh Nhẫn, Nguyễn Văn Toàn
Khoa Vật Lý, Trường Đại Học Khoa học Tự nhiên-ĐHQG Tp. HCM
 

Tóm tắt
    Trích xuất các chi tiết vụn vặt trên các ảnh vân tay là một trong những bước quan trọng nhất trong việc nhận dạng và phân loại vân tay tự động. Các chi tiết vụn vặn này là những điểm gián đoạn cục bộ trên một mẫu vân tay, chủ yếu là các điểm kết thúc và điểm rẽ nhánh. Tuy nhiên với những vân tay có chất lượng kém thì việc trích xuất các chi tiết này là  một điều khó khăn. Bài viết này đề cập đến một phương pháp mới cho việc tăng cường ảnh dựa trên việc phân tích biến đổi Fourier thời gian ngắn (Short Time Fourier Transform Analysis – STFT). STFT được biết đến như một kỹ thuật trong xử lý tín hiệu để phân tích những tín hiệu luôn biến đổi. Ở đây chúng ta mở rộng ứng dụng của STFT trong các ảnh vân tay 2 chiều. Thuật toán STFT có thể đồng thời đánh giá các tính chất bên trong của các vân tay cũng như mặt nạ của các vùng nổi bật, định hướng của các đường gờ cục bộ, tần số của các đường gờ cục bộ.
    Từ khóa: ảnh vân tay, STFT, trích xuất đặc điểm, nhận dạng vân tay, chi tiết vụn vặt
 

FINGERPRINT IMAGE ENHANCEMENT USING STFT ANALYSIS
Nguyen Thanh Nhien, Huynh Thanh Nhan, Nguyen Van Toan
Faculty of Physics, University of Science-VNU HCMC
 

Abstract
    Extracting minutiae from fingerprint images is one of the most important steps in automatic fingerprint identification and classification. Minutiae are local discontinuities in the fingerprint pattern, mainly terminations and bifurcations. Extracting features out of poor quality prints is the most challenging problem faced in this area. This paper introduces a new approach for fingerprint enhancement based on Short Time Fourier Transform (STFT) Analysis. STFT is a well known technique in signal processing to analyze non-stationary signals. Here we extend its application to 2D fingerprint images. The algorithm simultaneously estimates all the intrinsic properties of the fingerprints such as the foreground region mask, local ridge orientation and local ridge frequency.
    Key words: fingerprint image, STFT, extracting features, fingerprint recognition, minutiae