ĐẠI HỌC QUỐC GIA HÀ NỘI TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ ĐÀO THANH KHIẾT MỘT SỐ THUẬT TOÁN CẢI TIẾN TRONG NÂNG CAO CHẤT LƯỢNG ẢNH VÂN TAY LUẬN VĂN THẠC SĨ HÀ NỘI - 2007 ĐẠI HỌC QUỐC GIA HÀ NỘI TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ ĐÀO THANH KHIẾT MỘT SỐ THUẬT TOÁN CẢI TIẾN TRONG NÂNG CAO CHẤT LƯỢNG ẢNH VÂN TAY Ngành: Công nghệ thông tin Mã số: 1.01.10 LUẬN VĂN THẠC SĨ NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC: PGS.TS NGÔ QUỐC TẠO HÀ NỘI - 2007 Một số thuật toán cải tiến nâng cao chất lượng ảnh vân tay LỜI CẢM ƠN Để hoàn thành tốt khóa luận này, nỗ lực tự nghiên cứu tìm tòi, có đóng góp không nhỏ thầy giáo, bạn bè, gia đình Tôi xin bày tỏ lòng biết ơn sâu sắc đến PGS.TS Ngô Quốc Tạo, người truyền cho nguồn cảm hứng lĩnh vực xử lý ảnh, thầy hướng dẫn tận tình trình làm luận văn Bên cạnh đó, nhận giúp đỡ nhiệt tình bạn bè, người thân Xin chân thành cảm ơn bạn Đinh Quang Huy, Bùi Ngọc Thăng, Bùi Đức Giang Các bạn có nhận xét, đánh giá, trao đổi kinh nghiệm quý báu giúp hoàn thành tốt luận văn Tôi xin chân thành cảm ơn anh Trần Quốc Long hỗ trợ tìm tài liệu tham khảo Xin chân thành cảm ơn trung tâm nghiên cứu phát triển công nghệ phần mềm trường đại học Công Nghệ, ĐHQGHN - tạo điều kiện cho hoàn thành luận văn Cuối xin bày tỏ lòng biết ơn sâu sắc đến gia đình, nơi động viên, giúp đỡ trình hoàn thành luận văn Hà Nội, 12/2007 Đào Thanh Khiết Một số thuật toán cải tiến nâng cao chất lượng ảnh vân tay MỤC LỤC CÁC THUẬT NGỮ TIẾNG ANH DANH MỤC HÌNH VẼ MỞ ĐẦU U CHƯƠNG TỔNG QUAN VỀ NHẬN DẠNG VÂN TAY 1.1 Giới thiệu .9 1.2 Lịch sử vân tay 1.3 Sự hình thành vân tay 11 1.4 Tính vân tay .11 1.5 Hệ thống nhận dạng vân tay tự động 13 1.6 Thu nhận lưu trữ vân tay .14 1.7 Biểu diễn vân tay nhận dạng đặc điểm 15 1.8 So sánh vân tay 18 1.9 Phân loại mục vân tay .19 1.10 Ứng dụng nhận dạng vân tay .20 CHƯƠNG NÂNG CAO CHẤT LƯỢNG ẢNH VÂN TAY .21 2.1 Giới thiệu .21 2.2 Ảnh vân tay 23 2.3 Các đặc điểm vân tay 25 2.4 Biểu diễn ảnh vân tay 28 2.5 Các bước nâng cao ảnh vân tay 28 2.6 Các lọc theo ngữ cảnh 29 2.7 Tiền xử lý ảnh vân tay 31 2.8 Đánh giá hướng vân cục 32 2.9 Đánh giá tần số vân cục 35 2.10 Phân vùng 38 2.11 Bộ lọc Gabor 40 Một số thuật toán cải tiến nâng cao chất lượng ảnh vân tay CHƯƠNG CẢI TIẾN VÀ THỰC NGHIỆM .45 3.1 Giới thiệu .45 3.2 Trình tự bước mô hình thực nghiệm 45 3.3 Tiêu chuẩn ảnh đầu vào .46 3.4 Điều chỉnh độ tương phản 46 3.5 Đánh giá hướng vân cục 49 3.6 Đánh giá tần số vân cục 54 3.7 Sửa tần số lỗi 61 3.8 Đánh giá vùng bất thường 63 3.9 Phân vùng 64 3.10 Nâng cao ảnh .65 3.11 Đánh giá thực nghiệm 66 KẾT LUẬN 75 Hướng phát triển tương lai 75 TÀI LIỆU THAM KHẢO 77 PHỤ LỤC 79 PL1 Histogram 79 PL2 Cân histogram 79 PL3 Gradient 80 PL4 Phương pháp Sobel 81 Một số thuật toán cải tiến nâng cao chất lượng ảnh vân tay CÁC THUẬT NGỮ TIẾNG ANH AFIS (Automated Fingerprint Identification System): hệ thống nhận dạng vân tay tự động minutiae: chi tiết vụn vặt vân tay điểm kết thúc, điểm rẽ nhánh,…, sử dụng để so sánh vân tay ridge bifurcation: điểm rẽ nhánh vân tay ridge ending: điểm kết thúc vân tay loop: vùng vân có đường vân bị uốn đột ngột làm hướng đường vân bị đảo chiều whorl: vùng vân có đường vân tạo thành vòng xoắn core: điểm lõi vân tay pore: lỗ chân lông coherence: thuật ngữ dùng để độ tin cậy hướng vân cục Một số thuật toán cải tiến nâng cao chất lượng ảnh vân tay DANH MỤC HÌNH VẼ Hình 1.1: Kiến trúc chung hệ thống nhận dạng vân tay tự động 14 Hình 1.2: Cảm biến vân tay 15 Hình 1.3: Các hình dạng vân tay 16 Hình 1.4: Minutiae 17 Hình 1.5: Các chi tiết lỗ chân lông ảnh vân có độ phân giải 1000 dpi 17 Hình 2.1: Các ảnh vân tay có chất lượng 21 Hình 2.2: Các loại vùng vân tay 22 Hình 2.3: Các ảnh vân tay có độ phân giải khác 24 Hình 2.4: Ví dụ chất lượng vân tay 25 Hình 2.5: Đường vân rãnh vân 26 Hình 2.6: Các vùng đặc biệt 26 Hình 2.7: Một số minutiae thường gặp 27 Hình 2.8: Các chi tiết lỗ chân lông ảnh vân có độ phân giải cao 27 Hình 2.9: Bề mặt S ứng với vùng vân nhỏ 28 Hình 2.10: Các bước nâng cao ảnh vân tay 28 Hình 2.11: Hình dạng lọc đề xuất O’Gorman Nickerson 30 Hình 2.12: Nâng cao ảnh vân tay theo phương pháp Sherlock, Monro, Millard 30 Hình 2.13: Ví dụ phương pháp chuẩn hóa (Hong, Wan, Jain, 1998) 32 Hình 2.14: Hướng vân tương ứng với tọa độ (x,y) 32 Hình 2.15: Minh họa site gồm x khối kề 34 Hình 2.16: Các láng giềng D1, D2, D3, D4 site 35 Hình 2.17: Cửa sổ hướng x-signature 36 Hình 2.18: Biến thiên hàm h 38 Hình 2.19: Bộ lọc Gabor đối xứng chẵn 40 Hình 2.20: Minh họa tập lọc với no=8 nf=3 42 Hình 2.21: Các mẫu vuông ảnh với hướng khác 44 Một số thuật toán cải tiến nâng cao chất lượng ảnh vân tay Hình 3.1: Trình tự bước giai đoạn nâng cao ảnh vân tay 45 Hình 3.2: Minh họa chuyển từ ảnh màu sang ảnh cấp xám 46 Hình 3.3: Minh họa độ tương phản 47 Hình 3.4: Histogram chia làm khoảng 48 Hình 3.5: Minh họa cân histogram 49 Hình 3.6: Minh họa khối B nằm trung tâm, cửa sổ D1, D2,…, D8 50 Hình 3.7: Minh họa trường hợp hướng cục khối B không đủ độ tin cậy 50 Hình 3.8: Minh họa thuật toán đánh giá hướng 53 Hình 3.9: Biểu đồ minh họa ví dụ x-signature 54 Hình 3.10: Minh họa cửa sổ K 55 Hình 3.11: Đồ thị g(x) trường hợp b=2,3 58 Hình 3.12: Minh họa thuật toán đánh giá tần số 61 Hình 3.13: Minh họa thuật toán sửa tần số 62 Hình 3.14: Minh họa thuật toán tìm vùng bất thường 64 Hình 3.15: Minh họa thuật toán nâng cao 66 Hình 3.16: Đánh giá thuật toán tìm hướng vân ảnh có nhiều nếp gấp 67 Hình 3.17: Đánh giá thuật toán tìm hướng vân ảnh có vân tay ẩm 68 Hình 3.18: Đánh giá thuật toán tìm hướng vân ảnh có vân tay khô 69 Hình 3.19: Đánh giá thuật toán tìm tần số vân ảnh có nhiều nếp gấp 70 Hình 3.20: Đánh giá thuật toán tìm hướng vân ảnh có vân tay ẩm 71 Hình 3.21: Đánh giá thuật toán nâng cao ảnh có nếp gấp 72 Hình 3.22: Đánh giá thuật toán nâng cao ảnh có vân tay ẩm 72 Hình 3.23: Đánh giá thuật toán nâng cao ảnh có vân tay khô 73 Hình 3.24: Hiệu việc đánh giá vùng bất thường 73 Hình PL.1: Ảnh gradient, mũi tên xanh hướng gradient 80 Một số thuật toán cải tiến nâng cao chất lượng ảnh vân tay MỞ ĐẦU Dấu vân tay từ lâu sử dụng cước sinh học hữu hiệu điều tra tội phạm đặc tính Cho đến nay, với tiến khoa học công nghệ, nhận dạng vân tay ngày áp dụng rộng rãi đời sống, tính bảo mật máy tính xách tay, xe hơi, di động, toán tiền… mà cần công cụ quét nhận dạng dấu vân tay thao tác nhanh chóng, dễ dàng Nếp vân da ngón tay người nhiều gien chi phối Số lượng nếp vân hình thái chúng không thay đổi suốt đời Thoáng nhìn, vân ngón tay người vân ngón tay người chẳng khác mấy, thực dấu vân tay người có nét riêng biệt, đặc trưng Một trường hợp tội phạm Mỹ cắt miếng da ngón tay ghép vào ngón khác, nghĩ thoát Nhưng cảnh sát tìm cách cắt ảnh chụp dấu tay thử ghép mảnh vụn lại với chơi trò xếp hình Từ kỷ 15, người Trung Quốc biết dùng dấu vân ngón tay để điểm làm chứng giấy tờ Ở châu Âu muộn Năm 1823, giáo sư Johannes E.Purkinje đề cập đến phân loại vân tay Đến năm 1901, khoa giám định vân tay thực hình thành áp dụng rộng rãi nhiều quốc gia, trở thành biện pháp hình pháp học Vân ngón tay có nhiều nét đặc trưng: điểm kết thúc đường vân tay (ridge ending), điểm rẽ nhánh (ridge bifurcation), “đảo” (island) Việc có hay không đặc điểm vị trí tương đối chúng cho phép xây dựng mẫu vân tay xác định hệ số tương quan chúng Ngoài ra, người ta phân loại dấu vân tay thành họ chính: nghiêng bên trái, nghiêng bên phải Trên 60% số người có cấu tạo chuẩn hướng bên phải ngón tay trái Các chuyên gia dấu vân tay cho rằng, xác suất xuất hai người có nét vân tay giống nhỏ phần tỷ Ngày đến tuổi làm chứng minh thư, người phải lăn ngón tay để lại dấu vân tay sở liệu cảnh sát Xác định dấu vân tay tiêu chuẩn quan trọng giám định hình Bởi nay, tên trộm vào nghề hiểu phải tìm cách không để lại dấu vân tay trường Một số thuật toán cải tiến nâng cao chất lượng ảnh vân tay Với đặc điểm bật vậy, nhận dạng vân tay xem kỹ thuật sinh trắc học đặc biệt quan trọng cần đầu tư nghiên cứu thích đáng Nhờ phát triển nhanh chóng khoa học công nghệ, vân tay xác định nhờ hệ thống nhận dạng vân tay tự động (AFIS), với thời gian nhanh nhiều so với làm thủ công AFIS sử dụng công nghệ ảnh số để thu thập, lưu trữ phân tích liệu vân tay Quá trình nhận dạng vân tay tự động thường gồm số giai đoạn nâng cao chất lượng ảnh vân tay, phân loại vân tay, trích chọn vân tay, cuối so sánh vân tay Trong giai đoạn này, nâng cao chất lượng ảnh vân tay giai đoạn vô quan trọng, quét lấy mẫu vân tay, ảnh vân tay bị nhiễu vết bẩn, lực nhấn đầu ngón tay yếu Nhiệm vụ bước nâng cao làm giảm nhiễu, đánh dấu vùng vân nhận dạng nhận dạng Tính xác hệ thống nhận dạng vân tay tự động phụ thuộc vào độ tin cậy thuật toán nâng cao ảnh Luận văn tập trung vào nghiên cứu vấn đề liên quan đến nâng cao chất lượng ảnh vân tay, đề xuất số cải tiến, tiến hành thực nghiệm để chứng tỏ hiệu thuật toán Nội dung khóa luận tổ chức thành ba chương sau: ƒ Chương Tổng quan nhận dạng vân tay: tóm tắt lịch sử phát triển nhận dạng vân tay, đặc điểm, trình thu nhận, phân loại, so sánh vân tay, ứng dụng vân tay ƒ Chương Nâng cao chất lượng ảnh vân tay: trình bày tính chất vân tay khai thác giai đoạn nâng cao ảnh, biểu diễn ảnh vân tay, phương pháp thuật toán nâng cao ảnh vân tay ƒ Chương Cải tiến thực nghiệm: trình bày nghiên cứu đạt phạm vi khóa luận, đồng thời đề xuất số thuật toán cải tiến kết thực nghiệm Cuối cùng, phần kết luận tổng kết lại thành đạt luận văn hướng phát triển tương lai Chương Tổng quan nhận dạng vân tay CHƯƠNG TỔNG QUAN VỀ NHẬN DẠNG VÂN TAY 1.1 Giới thiệu Nhận dạng vân tay phương pháp lâu đời nhận dạng sinh trắc học Nó có lịch sử cách 2200 năm trước công nguyên Từ xa xưa, người Assyri, Trung Quốc Nhật Bản biết sử dụng vân tay để phân biệt cá nhân Năm 1897, nhận dạng vân tay sử dụng để xác minh tội phạm Cho đến nay, ứng dụng nhận dạng vân tay vượt phạm vi khoa học hình sử dụng ngày nhiều đời sống xã hội với nhiều mục đích khác nhau, đặc biệt bảo mật hệ thống Nội dung chương bao gồm vấn đề sau đây: - Giới thiệu khái quát lịch sử vân tay - Sự hình thành đặc điểm vân tay - Các vấn đề chung hệ thống nhận dạng vân tay tự động - Các ứng dụng nhận dạng vân tay 1.2 Lịch sử vân tay Dấu vân tay đầu ngón tay liên quan đến lịch sử lâu đời loài người Từ thời xa xưa, người phải trực tiếp dùng tay để săn bắn hái lượm leo trèo Các vân tay giúp ta cầm nắm vật tay Các vân tay, tay, gồ đường rãnh da người nhân tố di truyền môi trường định, vân tay người coi nhất, không giống Thậm chí cặp song sinh vân tay không giống Những khắc họa vân tay tìm thấy nhiều đồ vật người cổ đại Đây chứng cho thấy người cổ đại có nhận thức khác dấu vân tay, nhiên chưa có sở khoa học cho nhận thức (Lee & Gaensslen, 2001; Moenssens, 1971) Mãi kỉ 16, kĩ thuật xác định vân tay đại đời (Cummins & Midlo, 1961; Galton, 1892; Lee & Gaensslen, 2001) Năm 1684, nhà hình thái học thực vật người Anh, Nehemiah Grew, công bố báo khoa học đầu tiên, báo cáo nghiên cứu ông đường vân, rãnh vân, cấu trúc lỗ chân lông vân tay (Lee & Gaensslen, 2001) Kể từ đó, nhiều nhà nghiên cứu đầu tư công sức vào nghiên cứu vân tay Năm 1788, công trình nghiên cứu Mayer mô tả chi tiết hình thành cấu trúc vân tay, ông xác định đặc trưng hóa số đặc điểm đường vân tay Năm 1809, Thomas Bewick sử dụng vân tay nhãn hiệu Chương Tổng quan nhận dạng vân tay đăng ký thương mại, cột mốc quan trọng nghiên cứu khoa học nhận dạng vân tay Purkinje, 1823, người đề xuất phương pháp phân loại vân tay, ông chia vân tay thành chín loại dựa cấu trúc đường vân Henry Fauld, 1980, lần gợi ý tính vân tay dựa kinh nghiệm quan sát ông (Moenssens, 1971) Cùng thời điểm đó, Herschel khẳng định ông có kinh nghiệm 20 năm nhận dạng vân tay (Lee & Gaensslen, 2001; Moenssens, 1971) Những nghiên cứu tạo tảng cho nhận dạng vân tay đại Vào kỷ 19, Francis Galton thực nghiên cứu quy mô vân tay (Galton, 1982) Vào năm 1888, ông giới thiệu đặc trưng minutiae sử dụng cho so sánh vân tay Một tiến quan trọng nhận dạng vân tay vào năm 1899, Edward Henry thiết lập “hệ thống Henry” phân loại vân tay (Lee & Gaensslen, 2001) Đầu kỷ hai mươi, dạng vân tay nghiên cứu cách thấu đáo Các nguyên lý vân tay (Moenssens, 1971) tóm tắt đây: Các đường vân rãnh vân có đặc trưng khác vân tay khác nhau; Hình dạng vân tay khác với người, giới hạn cho phép để phân loại cách hệ thống; Hình dạng chi tiết minutiae đường vân rãnh vân người không thay đổi Nguyên lý sở cho nhận dạng vân tay, nguyên lý thứ hai sở phân loại vân tay Đầu kỷ hai mươi, nhận dạng vân tay chấp nhận phương pháp xác minh cá nhân trở thành thủ tục pháp lý chuẩn Các quan xác định vân tay triển khai toàn cầu sở liệu vân tay tội phạm thiết lập (Lee & Gaensslen, 2001) Các kỹ thuật nhận dạng vân tay khác nhau, bao gồm thu nhận vân tay, phân loại vân tay, khớp phân tay phát triển Chẳng hạn, quan xác định vân tay FBI thành lập năm 1924 với sở liệu gồm 810,000 thẻ vân tay (Federal Bureau of Investigation, 1984, 1981) Với phát triển nhanh chóng ứng dụng nhận dạng vân tay pháp lý, sở liệu vân tay trở nên lớn đến mức việc xác định vân tay thủ công làm Lấy ví dụ, tổng số vân tay sở liệu FBI 200 triệu tiếp tục tăng Với hàng nghìn yêu cầu nhận hàng ngày, trí với đội 1300 chuyên gia vân tay phản hồi yêu cầu kịp 10 Một số thuật toán cải tiến nâng cao chất lượng ảnh vân tay - Tối ưu thuật toán, nhằm giảm độ phức tạp tính toán Cài đặt hoàn thiện giai đoạn nâng cao chất lượng ảnh vân tay - Nghiên cứu trích chọn đặc trưng vân tay, so sánh vân tay, để tiến tới xây dựng hệ thống nhận dạng vân tay tự động hoàn chỉnh, ứng dụng đời sống 76 Một số thuật toán cải tiến nâng cao chất lượng ảnh vân tay TÀI LIỆU THAM KHẢO Areekul V., Watchareeruetai U., Tantaratana S., 2004 Fast Separable Gabor Filter for Fingerprint Enhancement First International Conference, ICBA Babler W.J., 1991 Embryologic Development of Epidermal Ridges and Their Configuration Birth Defects Original Article Series, vol 27, no Bazen A.M., Gerez S.H., 2001 Segmentation of Fingerprint Images Proc Workshop on Circuits Systems and Signal Processing (ProRISC 2001), pp 276-280 Bazen A.M., Gerez S.H., 2002 Systematic methods for the computation of the directional fields and singular points of fingerprints IEEE Trans Pattern Analysis and Machine Intelligence, vol 24, no.7, pp 905–919 Cole S., 2001 The Myth of Fingerprints The New York Times, May 13 Cummins H., Midlo C, 1961 Fingerprints, Palms and Soles: An Introduction to Dermatoglyphics Dover New York Galton F., 1892 Finger Prints McMillan, London Gonzales R.C., Woods R.E., 1992 Digital Image Processing Addison-Wesley, Reading, MA Grasselli A., 1969 On the Automatic Classification of Fingerprints Methodologies of Pattern Recognition, S Watanabe (Ed.), Academic, New York Greenberg S., Aladjem M., Kogan D., Dimitrov I., 2000 Fingerprint Image Enhancement Using Filtering Techniques Proc Int Conf on Pattern Recognition (15th), vol 3, pp 326-329 Hong L., Wan Y., Jain A.K., 1998 Fingerprint Image Enhancement: Algorithm and Performance Evaluation IEEE Trans Pattern Analysis and Machine Intelligence, vol 20, no 8, pp 777-789 Jain A.K., Pankanti S., 2000 Fingerprint Classification and Recognition Image and Video Processing Handbook, A Bovik (Ed.), pp 821-836, Academic, New York Jiang X., 2000 Fingerprint Image Ridge Frequency Estimation by Higher Order Spectrum Proc Int Conf on Image Processing, vol 1, pp 462-465 Kass M., Witkin A., 1987 Analyzing Oriented Patterns Computer Vision, Graphics, and Image Processing, vol.37, no.3, pp 362-385 Lee H.C., Gaensslen R.E., 2001 Advances in Fingerprint Technology 2nd edition, Elsevier, New York Maio D., Maltoni D., 1997 Direct Gray-Scale Minutiae Detection in Fingerprint IEEE Trans Pattern Analysis and Machine Intelligence, vol 19, no Maio D., Maltoni D., 1998 Ridge-Line Density Estimation in Digital Images Proc Int Conf on Pattern Recognition (14th), pp 534-538 Maltoni D., Maio D., Jain A.K., Prabhakar S., 2003 Handbook of Fingerprint Recognition Springer Verlag, New York Mehtre B.M., Murthy N.N., Kapoor S., Chatterjee B., 1987 Segmentation of Fingerprint Images Using thhe Directional Image Pattern Recognition, vol 20, no 4, pp 429-435 Moenssens A., 1971 Fingerprint Techniques Chilton, London O’Gorman L., Nickerson J.V., 1988 Matched Filter Design for Fingerprint Image Enhancement Proc Int Conf on Acoustic Speech and Signal Processing, pp 916-919 O’Gorman L., Nickerson J.V., 1989 An Approach to Fingerprint Filter Design Pattern Recognition, vol 22, no.1, pp 29-38 77 Một số thuật toán cải tiến nâng cao chất lượng ảnh vân tay Ratha N.K., Chen S.Y., Jain A.K., 1995 Adaptive Flow Orientation-Based Feature Extraction in Fingerprint Images Pattern Recognition, vol 28, no 11, pp 1657-1672 Shen L., Kot A., Koo W.M., 2001 Quality Measures of Fingerprint Images Proc Int Conf on Audio- and Video-Based Biometric Person Authentication (3rd), pp 266-271 Sherlock B.G., Monro D.M., Millard K., 1992 Algorithm for Enhancing Fingerprint Images Electronics Letters, vol 28, no 18, pp 1720 Sherlock B.G., Monro D.M., Millard K., 1994 Fingerprint Enhancement by Directional Fourier Filtering IEE Proceedings Vision Image and Signal Processing, vol 141, no 2, pp 87-94 Stock R.M., Swonger C.W., 1969 Development and Evaluation of a Reader of Fingerprint Minutiae Tech Report: no XM-2478-X-1:13-17, Cornell Aeronautical Labaratory Stosz J.D., Alyea L.A., 1994 Automated System for Fingerprint Authentication Using Pores and Ridges Structure Proc of SPIE (Automatic Systems for the Identification and Inspection of Humans), vol 2277, pp 210-223 Wang Y., Hu J., Han F., 2007 Enhanced gradient-based algorithm for the estimation of fingerprint orientation fields Applied Mathematics and Computation, Elsevier, pp 823833 Watson C.I., Wilson C.L., 1992 NIST Special Database 4, Fingerprint Database U.S National Institude of Standards and Technology Wilson C.L., Watson C.I., Paek E.G., 2000 Effect of Resolution and Image Quality on Combined Optical and Neural Network Fingerprint Matching Pattern Recognition, vol 33, no 2, pp 317-331 Xia X., O’ Gorman L., 2003 Innovations in Fingerprint Capture Devices Pattern Recognition, vol 36, no 2, pp 361-369 Zhou J., Gu J., 2004 A model-based method for the computation of fingerprints’ orientation field IEEE Trans Image Process, vol 13, pp 821-835 78