A new dynamic feature extraction method for biometric images

Abstract

The image of biometric properties in humans is used in many fields today. Regardless of these features, it is necessary to first translate it into data that the computer understands. In this study, automatic and dynamic image segmentation was performed by using 300x300 fingerprint images. A fingerprint database with a total of 80 images and 10 different classes was used. The features of the images were subtracted from the sub-segments obtained from these images by the feature extraction algorithm that was originally developed. The 300x300 images were divided into 25x25 sub-images and the feature vector was obtained. 144x80 inputs obtained after image segmentation were kept in areas in separate tables. The developed segmentation and feature extraction algorithm can be applied to any image of equal size.

İnsanlardaki biyometrik özelliklerin görüntüsü günümüzde birçok alanda kullanılmaktadır. Bu özellikler ne olursa olsun ilk olarak bilgisayarın anlayacağı bir veriye çevirmek gerekir. Bu çalışmada 300x300 boyutlarında parmak izi görüntüleri kullanılarak otomatik ve dinamik görüntü segmentasyonu işlemi gerçekleştirilmiştir. Toplamda 80 görüntü ve 10 farklı sınıf olan bir parmak izi veri tabanı kullanılmıştır. Bu görüntülerden elde edilen alt segmentelere özgün olarak geliştirilen özellik çıkarma yöntemi ile görüntülerin özellikleri çıkartılmıştır. 300x300 boyutlarındaki görüntüler 25x25 boyutlarında alt görüntülere bölünmüş olarak oluşturulan öznitelik vektörü elde edilmiştir. Görüntü segmentasyonu sonrası elde edilen 144x80 tane giriş ayrı ayrı tablolardaki alanlarda tutulmuştur. Geliştirilen segmentasyon ve özellik çıkarma algoritması istenilen eşit boyutlardaki herhangi bir görüntüye uygulanabilir.