Fingerprint classification system using fingerprint orientantion feature vectors of ROI images obtained after passing through different modules of a LENET CNN system - Universidad Nacional de San Agustin (Arequipa - 2018). #Course
- Topics of Artificial Intelligence #Authors
- Ruben Edwin Hualla Quispe
- Patrick Lazo Colque
- NIST4 database
- Preprocessing stages:
- Fingerprint Histogram Equalization
- Fingerprint Gabor Enhancement
- Fingerprint Threshold Binarization
- Fingerprint Thinning
- Final results:
- NIST4 4000 thinned fingerprint images
- Two features extracted:
- Region of Interes extraction through ANN detection algorithm
- Orientation Map 100 and 400 features extraction algorithm
- Final results:
- Manually extracted training database for roi block detection.
- NIST4 4000 roi fingerprint images of 200x200px
- 2 dat files containing: * 4000 NIST4 features vectors of 400 values from roi orientation map. * 4000 NIST4 features vectors of 100 values from roi orientation map.
- Fingerprint classification system:
- Fingerprint classification
- Final results:
- Results from experiments of classification system using a LENET CNN.
- Nice classification model of more than 90% accuracy found during experimentation available and ready to be loaded in keras.
the preprocessed fingerprint was the following
La arquitecura usada esta basada en cnn lenet 5 con
El paper base que se utilizo fue Fingerprint classification using convolutional neural networks and ridge orientation images url:https://ieeexplore.ieee.org/document/8285375/
La computadora donde se realizaron los experimentos tiene las siguientes características Core i5 5ta generación memoria RAM 8gb con sistema operativo ubuntu 16.04
El tiempo de entrenamiento aproximado fue de una hora
Al finalizar el entrenamiento se almacena el modelo entrenado en model.h5
Se obtuvo la siguiente grafica de precision.
Se obtuvo la siguiente grafica de error.
Para poder reconocer a que clase pertenece la huella ingresada ejecutar procesar_imagenes.py el script tomara todas la imagenes en la carpeta y las convertira a vectores caracteristica almacenado en test.csv.
Con los vectores caracteristicas ejecutamos el script load.py el cual cargara el modelo de entrenamiento antes guardado y realizara la prediccion de cada vector caracteristica.