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<div class="csl-entry">Dietzel, O. (2008). <i>Combinatorial optimization for the compression of biometric templates</i> [Master Thesis, Technische Universität Wien]. reposiTUm. https://resolver.obvsg.at/urn:nbn:at:at-ubtuw:1-22579</div>
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A biometric template contains biometric traits belonging to a certain person, like e.g. fingerprints or the facial structure.<br />Especially for verification purposes such human characteristics become ever more important. In order to recognize a person by means of his biometric traits a reference template must be available, which can be stored in a database and also on a RFID chip. With regard to mobile storage media, and thus only a small amount of memory, there is a need for the compression of biometric templates. This compression may be lossy, possible errors in the recognition however should be kept as small as possible. In this Master's Thesis in particular a new approach for the compression of fingerprint templates is developed. These templates contain information about the positions and orientations of the so-called minutiae, i.e. the endings and bifurcations of the dermal papillae. In turn this information is represented in the form of points of a d-dimensional coordinate system, and thus can be conceived as nodes of a graph. Hence, the focus of this thesis lies on the study of graph-based approaches. The basic idea is to store the difference vectors between always two points instead of the minutiae. For this purpose directed spanning trees allow an efficient encoding. Hence in the course of this thesis different approaches based on specific spanning trees, like e.g. the directed minimum spanning tree, the directed minimum label spanning tree and the directed weight balanced spanning tree, have been studied, and a compression of up to approximately 20% could be achieved.<br />
de
dc.description.abstract
Biometrische Templates enthalten die zu einer Person gehörenden biometrischen Daten, wie z. B. Fingerabdrücke oder Gesichtsmerkmale, die vor allem zu Verifikationszwecken immer mehr an Bedeutung gewinnen.<br />Damit eine Person jedoch anhand ihrer biometrischen Merkmale erkannt werden kann, muss stets ein Referenztemplate zur Verfügung stehen.<br />Dieses kann in einer Datenbank, aber z. B. auch auf einem RFID-Chip gespeichert sein. Gerade im Hinblick auf mobile Speichermedien und damit verbundene geringe Speicherkapazitäten besteht ein Bedarf an der Kompression von biometrischen Templates. Diese Kompression kann verlustbehaftet sein, sollte dabei jedoch mögliche Fehler bei der Verifikation so gering wie möglich halten. Im Speziellen wird in dieser Masterarbeit ein neuer Ansatz zur Kompression von Fingerabdrucktemplates entwickelt. Diese Templates enthalten dabei Informationen zur Lage und Orientierung der so genannten Minutien, d. h. den Endungen und Verzweigungen von Papillarlinien. Diese Informationen werden als Punkte in einem d-dimensionalen Koordinatensystem dargestellt und können auch als Knoten eines Graphen aufgefasst werden. Der Schwerpunkt dieser Arbeit liegt daher auf der Betrachtung von graphenbasierten Kompressionsansätzen. Die zugrunde liegende Idee dabei ist, anstelle von Punktkoordinaten die Differenzvektoren zwischen jeweils zwei Punkten zu speichern. Gerichtete Spannbäume ermöglichen dafür eine effiziente Kodierung. Im Zuge dieser Arbeit wurden daher Ansätze basierend auf speziellen Spannbäumen, wie z. B. dem gerichteten Minimum Spanning Tree, dem gerichteten Minimum Label Spanning Tree oder auch dem gerichteten Weight Balanced Spanning Tree, untersucht und somit eine Kompression von bis zu circa 20% erreicht.
en
dc.language
English
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dc.language.iso
en
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dc.rights.uri
http://rightsstatements.org/vocab/InC/1.0/
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dc.subject
Biometrie
de
dc.subject
Fingerabdruck
de
dc.subject
Kompression
de
dc.subject
Spannbaum
de
dc.subject
Graphentheorie
de
dc.subject
biometrics
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dc.subject
fingerprint
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dc.subject
compression
en
dc.subject
spanning tree
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dc.subject
graph theory
en
dc.title
Combinatorial optimization for the compression of biometric templates
en
dc.type
Thesis
en
dc.type
Hochschulschrift
de
dc.rights.license
In Copyright
en
dc.rights.license
Urheberrechtsschutz
de
dc.contributor.affiliation
TU Wien, Österreich
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dc.rights.holder
Olivia Dietzel
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tuw.version
vor
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tuw.thesisinformation
Technische Universität Wien
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dc.contributor.assistant
Chwatal, Andreas
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tuw.publication.orgunit
E186 - Institut für Computergraphik und Algorithmen