Markus Huppmann

Chair for Image UnderstandingComputer Science

Technische Universität München

Fingerprint Recognition by Matching of Gabor filter-based

Patterns

Diplomarbeit

Aufgabensteller: Prof. Dr. Bernd Radig

Betreuer: Dipl. Inf. Matthias Wimmer

24.01.2007 2Technische Universität MünchenMarkus Huppmann

Biometrics

History of the use of fingerprints:19th century: Uniqueness of fingerprints1998: FBI - IAFIS, Integrated Automatic Fingerprint Identification System

Idea:

Authentification of human beings using physical characteristics

Authentification (Workflow) Enrollment Detection of unique attributes Creation of the template Matching: Comparison of the template with other

templates

→ Matching score

→ Decision: Acceptance or rejection (threshold)

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Minutiae Matching (1)

Fingerprint recognition using ridge singularities:

- Ridge bifurcation

- Ridge ending

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Minutiae Matching (2)

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Minutiae Matching (3)

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→ Matching score

Matching:

Problems

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Fingerprints of dry or wet fingers

Non-overlapping areas

→ Global approach: Pattern Matching

Pattern Matching

Gabor filter-based Pattern Matching Normalization Segmentation

Reference point detection Gabor filter Creation of the Feature Map Matching

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Reference Point Detection

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Reference point defined as the point, where the ridges possess the highest curvature

Orientation map

Gabor Filter (1)

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Sinusoid multiplied by a Gaussian function

Gabor Filter (2)

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Gabor filter in direction 0°

Gabor Filter (3)

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Creation of the Feature Map

Tessellation → Template

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Creation of the Feature Map

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Matching (1)

Comparison of the feature maps:

Similar feature maps

→ low distance

→ "good" matching score

→ acceptance

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Matching (2)

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Matching (3)

Different feature maps

→ high distance

→ "bad" matching score

→ rejection

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Matching (4)

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Tests Database of 80 fingers with 4 fingerprints per finger 2 Tests:

Genuine test:

Matching of every fingerprint of the same finger

(1A:1B, 1A:1C, 1A:1D, 1B:1C, … , 1C:1D)

→ "good" matching scores

Imposter test:Matching of the first fingerprint of every set with the first fingerprint

of the other sets

(1A:2A, 1A:3A, … , 79A:80A)

→ "bad" matching scores

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Biometric benchmarks FAR: false acceptance rate

FRR: false rejection rate

EER: equal error rate

optimal threshold where FAR = FRR

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Test results

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equal error rate = 1.88 %

Questions?

24.01.2007 22Technische Universität MünchenMarkus Huppmann