Zařízení pro snímání a rozpoznávání cévní struktury prstu

Abstract

Tato diplomová práce se zaměřuje na návrh a realizaci zařízení pro snímání cévní struktury prstu pomocí infračerveného záření a na následné zpracování obrazových dat pro účely biometrické identifikace. V rámci práce bylo vytvořeno snímací zařízení umožňující pořizování vícepohledových snímků prstu, které byly následně předzpracovány metodami jako Gaborova filtrace, adaptivní ekvalizace kontrastu (CLAHE) a morfologické operace. Po předzpracování byla provedena segmentace cévní struktury pomocí Otsuovy metody. Míra shody mezi segmentovanými snímky byla analyzována korelační metodou, přičemž bylo prokázáno, že snímky s malým rotačním rozdílem vykazují vysokou shodu, zatímco snímky s větší rotací vykazují pokles shody. Výsledky potvrzují potenciál vícepohledového snímání pro zlepšení biometrické identifikace a současně poukazují na limity 3D rekonstrukce založené na segmentovaných datech.

This thesis is focused on the design and implementation of a device for capturing the vascular structure of the finger using near-infrared (NIR) imaging and the subsequent processing of image data for biometric identification purposes. A specialized imaging device was developed to acquire multi-view images of the finger, which were subsequently preprocessed using methods such as Gabor filtering, contrast limited adaptive histogram equalization (CLAHE), and morphological operations. Following preprocessing, the vascular structure was segmented using Otsu's thresholding method. The similarity between the segmented images was analysed using a correlation-based method, demonstrating that images with a small rotational difference exhibit a high degree of similarity, while images with greater rotation show a decrease in similarity. The results confirm the potential of multi-view imaging for enhancing biometric identification and simultaneously highlight the limitations of 3D reconstruction based solely on segmented data.