Extraction of parameters from biometric data samples
Article Sidebar
Open full text
Issue Vol. 13 (2019)
-
Machine Learning as a method of adapting offers to the clients
Jacek Bielecki, Oskar Ceglarski, Maria Skublewska-Paszkowska267-271
-
The insulin activity model based on insulin profiles
Tomasz Nowicki272-278
-
UML – a survey on technical university students in Lublin
Kamil Żyła, Adam Ulidowski, Jan Wrzos, Bartłomiej Włodarczyk, Krzysztof Krocz, Patryk Drozd279-282
-
Overview of Big Data platforms
Gabriel Wróbel, Maciej Daniel Wikira283-287
-
Solutions for managing IT projects in the cloud
Grzegorz Szydlowski288-292
-
Performance analysis of the Symfony framework for creating modern web application based on selected versions
Aleksander Wójcik, Mateusz Wolski, Jakub Bartłomiej Smołka293-297
-
Comparative analysis of databases working under the control of Windows system
Serhii Stets, Grzegorz Kozieł298-301
-
Applying of machine learning in the construction of a voice-controlled interface on the example of a music player
Jakub Basiakowski302-309
-
Application of neural networks to the analysis of consumer opinions
Roman Mysan, Ivan Loichuk, Małgorzata Plechawska-Wójcik310-314
-
Comparative analysis of frameworks dedicated to enterprise designing
Katarzyna Curyła, Karolina Habernal315-322
-
Extraction of parameters from biometric data samples
Paweł Danek, Krzysztof Ćwirta, Piotr Kopniak323-331
-
WebAssembly as an alternative solution for JavaScript in developing modern web applications
Dawid Suryś, Piotr Szłapa, Maria Skublewska-Paszkowska332-338
-
Analysis of the defending possibilities against SQL Injection attacks
Chrystian Byzdra, Grzegorz Kozieł339-344
-
Comparison of 3D games’ efficiency with use of CRYENGINE and Unity game engines
Hubert Żukowski345-348
-
Research of an Entity-component-system architectural pattern designed with using of Data-oriented design technique
Dawid Masiukiewicz, Daniel Masiukiewicz, Jakub Smołka349-353
-
Comparative analysis of Kotlin and Java languages used to create applications for the Android system
Daniel Sulowski, Grzegorz Kozieł354-358
-
A performance comparison of garbage collector algorithms in Java Virtual Machine
Igor Kopeć, Jakub Smołka359-365
-
Innovative applications of digital solutions and tools in educating IT school students
Michalina Gryniewicz-Jaworska366-370
Main Article Content
DOI
Authors
krzysztof.cwirta@pollub.edu.pl
Abstract
This article describes possible ways to extract parameters from biometric data samples, such as fingerprint or voice recording. Influence of particular approaches to biometric sample preparation and comparision algorithms accuracy was verified. Experiment involving processing big ammount of samples with usage of particular algorithms was performed. In fingerprint detection case the image normalization, Gabor filtering and comparision method based on descriptors were used. For voice authorization LPC and MFCC alghoritms were used. In both cases satisfying accuracy (60-80%) was the result of the surveys.
Keywords:
References
[2] Dokumentacja OpenCV - adaptacyjna normalizacja histogramu https://docs.opencv.org/3.1.0/d5/daf/tutorial_py_histogram_equalization.html - 28.05.2019
[3] Repozytorium python-fingerprint-recognition https://github.com/kjanko/python-fingerprint-recognition - 28.05.2019
[4] TheAILearner - Adaptive Histogram Equalization (AHE) - https://theailearner.com/2019/04/14/adaptive-histogram-equalization-ahe/ - 08.06.2019
[5] WaveMetrics - progowanie obrazu https://www.wavemetrics.com/products/igorpro/imageprocessing/thresholding - 28.05.2019
[6] Repozytorium biometrics - GitHub https://github.com/rtshadow/biometrics - 28.05.2019
[7] Shah A. - Through The Eyes of Gabor Filter https://medium.com/@anuj_shah/through-the-eyes-of-gabor-filter-17d1fdb3ac97 - 28.05.2019
[8] Błaszczyk Ł. - Filtry Gabora i ich zastosowanie w obrazowaniu medycznym http://pages.mini.pw.edu.pl/~blaszczykl/nauka/prace/inz_biomed.pdf - 28.05.2019
[9] Vector magnitude and direction review - https://www.khanacademy.org/math/precalculus/vectors-precalc/component-form-of-vectors/a/vector-magnitude-and-direction-review - 08.06.2019
[10] Bazy odcisków FVC2004 http://bias.csr.unibo.it/fvc2004/databases.asp - 28.05.2019
[11] Khanyile N.P., Tapamo J.R., Dube E. - A Comparative Study of Fingerprint Thinning Algorithms https://pdfs.semanticscholar.org/f0e3/947dae712e8c27ee297e2ef569a369dcccbe.pdf - 28.05.2019
[12] Gońda S., Juszczak D. - Identyfikacja osób poprzez ich odciski palców http://sequoia.ict.pwr.wroc.pl/~witold/aiarr/2009_projekty/odciski/ - 28.05.2019
[13] Więcław Ł.- A minutiae-based matching algorithms in fingerprint recognition systems https://www.researchgate.net/publication/228644313_A_minutiae-based_matching_algorithms_in_fingerprint_recognition_ systems - 28.05.2019
[14] Chaudhari A. S., Dr. Girish K. Patnaik, Patil S. S. - Implementation of Minutiae Based Fingerprint Identification Systemusing Crossing Number Concept https://pdfs.semanticscholar.org/49ad/2473ecc1dcbfdfc9a981f5191a1224107ef1.pdf - 28.05.2019
[15] Paulino A. A., Feng J., Jain - Latent A. K. - Fingerprint Matching using Descriptor-Based Hough Transform http://biometrics.cse.msu.edu/Publications/Fingerprint/PaulinoFengJain_LatentFPMatching_DescriptorBasedHoughTransform_IJCB11.pdf - 28.05.2019
[16] Ślot K., Wybrane zagadnienia biometrii, Wydawnictwa Komunikacji i Łączności, Warszawa, 2008
[17] Bolle R.M., Connell J. H., Pankanti S., Ratha N. K., Senior A. W., - Biometria, Wydawnictwa Naukowo-Techniczne, Warszawa, 2008
[18] Zrozumiałość mowy - https://livesound.pl/tutoriale/4629-zrozumialosc-mowy - 28.05.2019
[19] Nasal speech sound - https://www.britannica.com/topic/nasal-speech-sound - 28.05.2019
[20] Termin ‘kadencja’ - https://sjp.pl/kadencja - dostęp 28.05.2019
[21] Termin ‘inflection’ - https://www.vocabulary.com/dictionary/inflection , [28.05.2019]
[22] Dustor A., Izydorczyk J., Rozpoznawanie mówców - http://www.przegladtelekomunikacyjny.pl/archive/WWW/artrec/dustor2-3'2003.pdf - 28.05.2019
[23] Kacprzak S., Inteligentne metody rozpoznawania dźwięku, Politechnika Łódzka, Łódź, 2010 http://www.dsp.agh.edu.pl/_media/pl:homepage:msc_s_kacprzak.pdf - dostęp 28.05.2019
[24] Parametryzacja sygnału mowy. Perceptualne skale częstotliwości - https://sound.eti.pg.gda.pl/student/amowy/am_04_parametryzacja.pdf - 28.05.2019
[25] Ogólny schemat parametryzacji [rys.] https://sound.eti.pg.gda.pl/student/amowy/AM_04_parametryzacja.pdf - 28.05.2019
[26] Schemat klasyfikacji parametrów [rys.] https://sound.eti.pg.gda.pl/student/amowy/AM_04_parametryzacja.pdf - 28.05.2019
[27] Gałka J., Optymalizacja parametryzacji sygnału w aspekcie rozpoznawania mowy polskiej, Akademia Górniczo–Hutnicza im. Stanisława Staszica w Krakowie, Kraków, 2008 https://docplayer.pl/24752866-Optymalizacja-parametryzacji-sygnalu-w-aspekcie-rozpoznawania-mowy-polskiej.html - 28.05.2019
[28] Rabiner L. R., Schafer R. W. - Digital procesing of speech signal. Prentice Hall, Englewood Cliffs, NJ, 1978.
[29] Basztura C. - Źródła, sygnały i obrazy akustyczne. Wydawnictwo Komunikacji i Łacznosci, Warszawa, 1988.
[30] Davis S., Mermelstein P. - Comparison of parametric representations for monosyllabic word recognition in continuously spoken sentences. Acoustics, Speech and Signal Processing, IEEE Transactions on, Sier. 1980.
[31] Uogólniony schemat powstawania sygnału mowy [rys.] http://www.przegladtelekomunikacyjny.pl/archive/WWW/artrec/dustor2-3'2003.pdf - 28.05.2019
[32] Filtracja sygnału bankiem filtrów o charakterystyce trójkątnej [rys.] https://sound.eti.pg.gda.pl/student/amowy/AM_04_parametryzacja.pdf - 28.05.2019
[33] Wanat I., Iwaniec M., Tworzenie modelu akustycznego na potrzeby weryfikacji mówcy przy użyciu Ukrytych Modeli Markowa - http://www.kms.polsl.pl/mi/pelne_9/31.pdf - 28.05.2019
Article Details
Abstract views: 349
License

This work is licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License.
