diplomsko delo
Haris Kupinić (Avtor), Jure Žabkar (Mentor)

Povzetek

Identifikacija prstnega odtisa predstavlja eno izmed trenutno najbolj uporabljanih metod verifikacije za pristop do številnih sistemov. Zajem slik je lahko precej kompleksen problem, saj je odvisen od različnih faktorjev, ki močno vplivajo na kvaliteto delovanja senzorja. V diplomski nalogi smo raziskali to področje z vidika umetne inteligence. Predstavljeni pristopi bodo uporabljeni kot varovalka pred uporabo slabih zajemov – izvedli bodo realno analizo slike ter bodo zmožni končnemu uporabniku podati oceno kvalitete njegovega prstnega odtisa. Učna množica, pridobljena s strani ekspertov, predstavlja vhod v model. Izhod je binarna ocena, ki ocenjuje sliko kot “slabo” ali “dobro”.

Ključne besede

prstni odtis;kvaliteta slik;univerzitetni študij;diplomske naloge;

Podatki

Jezik: Slovenski jezik
Leto izida:
Tipologija: 2.11 - Diplomsko delo
Organizacija: UL FRI - Fakulteta za računalništvo in informatiko
Založnik: [H. Kupinić]
UDK: 004.8:57.087.1(043.2)
COBISS: 135349507 Povezava se bo odprla v novem oknu
Št. ogledov: 31
Št. prenosov: 8
Ocena: 0 (0 glasov)
Metapodatki: JSON JSON-RDF JSON-LD TURTLE N-TRIPLES XML RDFA MICRODATA DC-XML DC-RDF RDF

Ostali podatki

Sekundarni jezik: Angleški jezik
Sekundarni naslov: Fingerprint image quality assessment on a biometric device
Sekundarni povzetek: Fingerprint identification represents one of the most popular methods of verification for accessing many systems. Capturing images is pretty complex problem, as it depends on many different factors that highly impact the functionality of the sensor. In this thesis, we have researched this field from the perspective of AI. Used methods will be implemented as safety system as they prevent bad captures – they will analyse the image and give some quality grade of the image to the final user. Used dataset, obtained from the field experts, is used as the input for the model. Output is a binary value, that values an image as a “good” or “bad”.
Sekundarne ključne besede: machine learning;fingerprint;biometry;artificial intelligence;image quality;computer science;diploma;Strojno učenje;Biometrija;Umetna inteligenca;Računalništvo;Univerzitetna in visokošolska dela;
Vrsta dela (COBISS): Diplomsko delo/naloga
Študijski program: 1000468
Konec prepovedi (OpenAIRE): 1970-01-01
Komentar na gradivo: Univ. v Ljubljani, Fak. za računalništvo in informatiko
Strani: 36 str.
ID: 17509548