МЕТОД ОЦІНКИ ЯКОСТІ ПОРІВНЯННЯ ДАКТИЛОСКОПІЧНИХ ЗРАЗКІВ НА ОСНОВІ ЗГОРТКИ БУЛЕВИХ МЕТРИК (Computer systems and information technologies, 2025)
Пропонований підхід призначений визначення ступеня подібності між відбитками пальців. У його основі лежить зіставлення ключових особливостей папілярних візерунків. Цей метод може застосовуватися для порівняння як кількох відбитків, так і одного відбитка з групою інших. В рамках цього підходу використовуються базові метрики, що відображають відповідність між порівнюваними відбитками. За підсумками цих метрик обчислюються такі показники: відсоток збігаються ознак і середньозважена оцінка, враховує значимість кожного збіги. Ці параметри служать для встановлення належності друку до певної групи. Для контролю результатів використовуються порогові значення, що встановлюються на основі класифікатора Байєса і леми Неймана-Пірсона, беручи до уваги відмінності в розподілі оцінок. Тестування, проведене з використанням бази даних FVC2000 показало, що точність порівняння окремих відбитків становить 93.81%. Реалізація методу виконана мовою Python із застосуванням бібліотек Pandas та NumPy. Це дозволяє інтегрувати їх у автоматизовані системи ідентифікації відбитків пальців (AFIS). Стійкість до помірних спотворень та інтерпретованість параметрів свідчать про його практичну застосовність, зокрема, в галузі криміналістики. Одним із обмежень методу є його сприйнятливість до сильних спотворень відбитків. У планах подальшого розвитку – впровадження адаптивних порогових значень та інтеграція з методами глибокого навчання для покращення процесу виділення ознак на відбитках. Ця розробка спрямована на підвищення точності та надійності біометричної ідентифікації, що вкрай важливо для зниження ймовірності помилок, особливо у контексті криміналістичних завдань.
Keywords: дактилоскопія; біометрична ідентифікація; згортка булевих метрик; байєсівський класифікатор; лема Неймана-Пірсона; оцінка якості; групове зіставлення; нормалізований внесок; зважена середня; AFIS