Titelaufnahme

Titel
Combinatorial optimization for the compression of biometric templates / by Olivia Dietzel
VerfasserDietzel, Olivia
Begutachter / BegutachterinRaidl, Günther ; Chwatal, Andreas
Erschienen2008
Umfang112 S. : Ill., graph. Darst.
HochschulschriftWien, Techn. Univ., Mag.-Arb., 2008
Anmerkung
Zsfassung in dt. Sprache
SpracheEnglisch
DokumenttypMasterarbeit
Schlagwörter (DE)Biometrie / Fingerabdruck / Kompression / Spannbaum / Graphentheorie
Schlagwörter (EN)biometrics / fingerprint / compression / spanning tree / graph theory
URNurn:nbn:at:at-ubtuw:1-22579 Persistent Identifier (URN)
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Combinatorial optimization for the compression of biometric templates [2.63 mb]
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Klassifikation
Zusammenfassung (Deutsch)

A biometric template contains biometric traits belonging to a certain person, like e.g. fingerprints or the facial structure.

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.

Zusammenfassung (Englisch)

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.

Damit eine Person jedoch anhand ihrer biometrischen Merkmale erkannt werden kann, muss stets ein Referenztemplate zur Verfügung stehen.

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.