Скелетизація дактилоскопічних зображень на основі адаптивного фільтра Габора

Abstract

Результатом проведеної роботи є метод скелетизацції дактилоскопічних зображень, який може бути використаний в різних областях, пов'язаних з обробкою зображень та біометричними технологіями. Основні напрямки використання результатів дослідження можуть бути такі: - Системи автоматичної ідентифікації осіб: Результати роботи можуть бути використані в системах автоматичної ідентифікації осіб на основі дактилоскопічних зображень. Отриманий алгоритм скелетизації може бути використаний для ефективного визначення основних рис дактилоскопічних зображень та підвищення точності ідентифікації. - Медичні дослідження: Результати роботи можуть бути використані для медичних досліджень, зокрема, для визначення аномалій у будові дактилоскопічних зображень та їх аналізу. - Розпізнавання рукописного тексту: Отриманий алгоритм може бути використаний для розпізнавання рукописного тексту та покращення точності розпізнавання символів. - Розпізнавання облич: Дослідження можуть бути використані для розпізнавання облич та підвищення точності розпізнавання особи на зображеннях.The work result is a method of skeletonization of dactyloscopy images, which can be used in various areas related to image processing and biometric technologies. The main areas of use of research results can be as follows: - Systems of automatic identification of persons: The work result can be used in systems of automatic identification of persons based on dactyloscopy images. The resulting skeletonization algorithm can be used to effectively determine the main features of dactyloscopy images and increase the accuracy of identification. - Medical research: The results of the work can be used for medical research, in particular, to determine anomalies in the structure of dactyloscopy images and their analysis. - Handwriting recognition: The resulting algorithm can be used to recognize handwritten text and improve character recognition accuracy. - Face recognition: Research can be used to recognize faces and improve the accuracy of face recognition in images.