Digital Fingerprint Quality Assessment
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Abstract EN:
Digital fingerprint is one of the most reliable modality in modern biometrics and hence has been widely studied and deployed in real applications. The accuracy of one Automatic Fingerprint Identification System (AFIS) largely depends on the quality of fingerprint samples, as it has an important impact on the degradation of the matching (comparison) error rates. This thesis mainly focuses on the valuation of biometric quality metrics and fingerprint quality assessment (FQA), particularly in estimating the quality of gray-level fingerprint images or represented by a minutiae set. By making a refined review of both biometric systems and relevant evaluation techniques, this thesis firstly contributes by the definition of a new evaluation/validation framework for estimating the performance of biometric quality metrics. The evaluation/validation framework is defined in the enrollment phase by using onine trials. The validity of a biometric quality metric can be statistically measured by the degradation of the global Equal Error Rates (EER) and the associated Condence Intervals (CIs). Next, this thesis makes effort mainly in assessing fingerprint image quality in several different ways which include three parts in the context of the FQA, where each of them is proposed in terms of a systematic literature review of the existing studies of this issue. First, a quality assessment approach based on multiple features and a prior-knowledge of matching performance is proposed in this thesis, which achieves qualifying fingerprint image with fusion and learning schemes and observes some potential problems of this kind of solution. Second, a new FQA algorithm using the Delaunay triangulation is proposed to estimate the quality of a digital fingerprint via only its minutiae template. This approach demonstrates the possibility for estimating the quality of digital fingerprint with the minutiae template alone. Third, another FQA framework is carried out via multi-segmentation approach of fingerprint image, which gives a new solution of this problem. Meanwhile, all the proposed FQA approaches in this thesis provide a comparative study of this issue, for the proposed FQA algorithms are able to represent each representative solution among the existing studies.
Abstract FR:
L'empreinte digitale est l'une des modalités les plus fiables en biométrie et donc a été largement étudié et déployés dans des applications réelles. La précision d'un système d'identification automatique d'empreintes digitales (AFIS) dépend largement de la qualité des échantillons d'empreintes digitales. La dégradation de la qualité d'empreinte digitales impacte le taux d'erreur lors de l'étape de vérification biométrique. Cette thèse se concentre principalement sur l'évaluation des mesures de qualité biométriques et plus précisément l'évaluation de la qualité des empreintes digitales (FQA), à partir d'une image en niveaux de gris et ou à partir de l'ensemble de minuties associées. En faisant un examen à la fois raffinée des systèmes biométriques et des méthodes d'évaluation en préliminaire, cette thèse contribue tout d'abord par la proposition d'un nouveau cadre d'évaluation/de validation pour estimer la performance de métriques de qualité biométriques. Le cadre d'évaluation / validation est défini dans la phase d'enrôlement en utilisant des essais hors ligne. La validité d'une mesure de qualité biométrique peut être statistiquement mesurée par la dégradation du d'égale erreur (EER) et les intervalles de confiance (IC) associés. Ensuite, cette thèse porte principalement sur l'évaluation de l'empreinte digitale de plusieurs façons, qui comprend trois parties dans le contexte de la FQA, où chacune d'entre elles est positionnée à partir d'une revue systématique de la littérature des études existantes. Tout d'abord, une approche d'évaluation de la qualité basée sur de multiples fonctionnalités et un avant-connaissance du rendement correspondant est proposé dans cette thèse, image d'empreinte digitale de qualification qui réalise avec des schémas de fusion et d'apprentissage et observe certains problèmes potentiels de ce type de solution. Deuxièmement, un nouvel algorithme FQA est proposé en utilisant uniquement modèle minuties image d'empreinte digitale de. Cette approche démontre la possibilité pour estimer la qualité d'image d'empreinte digitale avec le modèle de minuties seul. Troisièmement, un autre cadre FQA est réalisée via approche multi-segmentation image d'empreinte digitale, ce qui donne une nouvelle solution de cette question de la. Pendant ce temps, toutes les approches FQA proposé dans cette thèse offrent une étude comparative de cette question, pour les algorithmes FQA proposées sont en mesure de reprèsenter chaque solution reprèsentant parmi les études existantes.