I nte rna t io na l J o urna l o f   E lect rica l a nd   Co m p ute r  E ng in ee ring   ( I J E CE )   Vo l.   9 ,   No .   4 ,  A u g u s t   201 9 ,   p p .   2 4 2 5 ~2 4 3 2   I SS N:  2 0 8 8 - 8708 ,  DOI : 1 0 . 1 1 5 9 1 / i j ec e . v9 i 4 . p p 2 4 2 5 - 2432          2425       J o ur na l ho m ep a g e :  h ttp : //ia e s co r e . co m/ jo u r n a ls /in d ex . p h p / I JE C E   I m pro v ing  of  fing erprint  seg m entat io n i m a g es ba sed  on     K - m ea ns  a nd  DB SCAN  c lusteri ng       E l M ehdi Cher ra t 1 ,  Ra chid Ala o ui 2 ,  H a s s a ne  B o uza hir 3   1, 3 L a b o ra to ry   o f   S y ste m s E n g in e e rin g   a n d   I n f o rm a ti o n   T e c h n o lo g y ,   Na ti o n a l  S c h o o l  o f   A p p li e d   S c ien c e s,   Ib n   Z o h r   Un iv e rsity   in   A g a d ir,   M o ro c c o   2 L a b o ra to ry   o f   S y ste m s  A n a l y sis,  In f o rm a ti o n   P ro c e ss in g   a n d   I n teg ra ted   M a n a g e m e n t ,   Hi g h e r  S c h o o l  o f   T e c h n o lo g y -   S a le ,   M o h a m m e d   V   U n iv e rsity   in   Ra b a t,   M o r o c c o       Art icle  I nfo     AB ST RAC T   A r ticle  his to r y:   R ec eiv ed   Au g   1 ,   2 0 1 8   R ev i s ed   D ec   1 9 ,   2 0 1 8   A cc ep ted   Ma r   4 ,   2 0 1 9       No w a d a y s,  th e   f in g e rp rin t   id e n ti f ica ti o n   sy ste m   is  th e   m o st  e x p lo i ted   se c to r  o f   b io m e tri c .   F in g e rp ri n t  im a g e   se g m e n tatio n   is  c o n sid e re d   o n e   o f   it s  f irst   p ro c e ss in g   sta g e .   T h u s,  th is   sta g e   a ff e c t s  t y p ica ll y   th e   f e a tu re   e x t r a c ti o n   a n d   m a tch in g   p ro c e ss   w h ich   lea d s  t o   f in g e rp rin t  re c o g n i ti o n   sy ste m   w it h   h ig h   a c c u ra c y .   In   th is  p a p e r,   t h re e   m a jo r  ste p s  a re   p ro p o se d .   F irst,   S o b le  a n d   T o p Ha t  f il terin g   m e th o d   h a v e   b e e n   u se d   to   im p ro v e   th e   q u a l it y   o f   th e   f in g e rp rin t  ima g e s.  T h e n ,   f o r  e a c h   lo c a l  b lo c k   in   f in g e rp rin t  i m a g e ,   a n   a c c u ra te  s e p a ra ti o n   o f   th e   f o re g ro u n d   a n d   b a c k g ro u n d   re g io n   i s  o b tain e d   b y   K - m e a n s  c lu ste rin g   f o r  c o m b in i n g   5 - d im e n sio n a l  c h a ra c teristics   v e c to r   (v a rian c e ,   d iff e re n c e   o f   m e a n ,   g ra d ien t  c o h e re n c e ,   ri d g e   d irec ti o n   a n d   e n e rg y   sp e c tru m ).   A d d it io n a ll y ,   in   o u r  a p p r o a c h ,   th e   lo c a l  v a rian c e   th re s h o l d in g   is  u se d   to   re d u c e   c o m p u ti n g   ti m e   f o r  se g m e n tatio n .   F i n a ll y ,   w e   a re   c o m b in e d   to   o u r  sy ste m   DBSC A N  c lu ste rin g   w h ich   h a s  b e e n   p e rf o rm e d   in   o rd e r  t o   o v e rc o m e   th e   d ra w b a c k s  o f   K - m e a n s  c las si f ic a ti o n   in   f in g e rp rin t  im a g e s   se g m e n tatio n .   T h e   p ro p o se d   a lg o rit h m   is  tes ted   o n   f o u r  d if fe re n t  d a tab a se s.  Ex p e rime n tal  re su lt s  d e m o n stra te  th a t  o u r  a p p ro a c h   is  sig n if ica n tl y   e ff ic a c y   a g a in st  so m e   re c e n tl y   p u b li sh e d   tec h n iq u e s  in   term s  o f   se p a ra ti o n   b e tw e e n   th e   rid g e   a n d   n o n - ri d g e   re g io n .     K ey w o r d s :   C las s i f icatio n   DB SC A N    Fin g ep r in t  s eg m e n tatio n   i m a g e   K - m ea n s     Ma ch i n e  lear n i n g   Co p y rig h t  ©   2 0 1 9   In stit u te o f  A d v a n c e d   E n g i n e e rin g   a n d   S c ien c e .    Al l  rig h ts re se rv e d .   C o r r e s p o nd ing   A uth o r :   E l  m eh d i c h er r at,     L ab o r ato r y   o f   S y s te m s   E n g i n e er in g   a n d   I n f o r m atio n   T ec h n o lo g y ,   Natio n al  Sc h o o l o f   A p p lied   Scien ce s ,   I b n   Z o h r   U n iv er s it y   in   Ag ad ir ,   Mo r o cc o .   E m ail: e l.c h er r at@ g m ail. co m       1.   I NT RO D UCT I O N     I n   p r esen t  w o r ld ,   f in g er p r in ts   h av e   b ec o m e  a n   i m p o r tan t   b io m etr ic  tec h n o lo g y   d u e   to   it s   u n iq u e n es s   an d   in v ar ian ce   to   ev er y   p er s o n .   Mo r eo v er ,   w i th   t h e  p o p u lar it y   o f   f in g er p r in ti n g   tech n o lo g y ,   esp ec iall y   i n   m o b ile  p h o n es,  t h e  tec h n o lo g y   p r ev io u s l y   u s ed   i n   th e  f ield   o f   cr i m i n al  i n v e s ti g atio n   i s   n o w   co m m er cial ized .   T h is   b io m etr ic  tr ait  i s   m o r e  u s ed   an d   ac ce p tab le  b y   t h e  u s er s   b ec au s e  th e  ca p t u r in g   d ev ic e  is   r elativ el y   s m al l   an d   id en tific atio n   ac cu r ac y   i s   co m p ar ati v el y   v er y   h ig h   to   o th er   b io m etr ic  r ec o g n itio n   tec h n iq u e s   s u c h   as  th e   r etin a,   ir is ,   h a n d   g eo m etr y ,   etc . [ 1 - 2 ] .     T h e  i m ag e  s eg m e n tatio n   is   o n e  o f   t h e  m ai n   p r o b le m s   i n   t h e  f ield   o f   co m p u ter   v is io n   a n d   i m a g e   p r o ce s s in g .   T h er ef o r e,   th e  f i n g er p r in t  s eg m e n tatio n   is   t y p ic all y   th e  f ir s t  an d   f o r e m o s t  s te p   in   th e  p r o ce s s   o f   b io m etr ic  r ec o g n itio n   s y s te m   b ased   o n   f in g er p r in t.  I n   ad d itio n ,   th e  e f f ec t  o f   t h i s   s tep   d ir ec tl y   af f ec t s   th e   p er f o r m a n ce   o f   t h e  s y s te m .     T h e  g en er al  s tr u ctu r e  o f   f i n g e r p r in t  r ec o g n itio n   s y s te m   co n s is ts   o f   f o u r   m aj o r   s tep s .   I n   th e   f ir s t  o n e,   th e  ac q u i s itio n   o f   f i n g er p r in t  i m ag e   is   p r o ce s s   o f   g etti n g   a  d ig itali s ed   i m ag e   o f   a  p er s o n   b y   u s i n g   th e   s p ec i f ic   s en s o r s .   T h ese  i m a g es  ca n   b e   ac q u ir ed   in   t w o   w a y s :  o f f lin e   an d   liv e - s ca n   ac q u is it io n   [ 3 - 4 ] .   I n   th e  s ec o n d   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 0 8 8 - 8708   I n t J   E lec  &   C o m p   E n g ,   Vo l.  9 ,   No .   4 ,  A u g u s t 2 0 1 9   :   2 4 2 5   -   243 2   2426   s tep ,   th e  p r e - p r o ce s s in g   i s   allo w ed   to   i m p r o v e  o v er all  q u alit y   o f   th e  ca p t u r ed   i m a g e.   T h r o u g h ,   it   is   f r eq u e n tl y   d if f ic u lt  to   r ea lize  th is   p r o ce s s   b ec au s e  t h e  p r esen ce   o f   lar g e  a m o u n t  n o i s y   ar ea s   i n   th e  i m a g e  [ 5 - 6 ] .   Af ter   t h at,   th e   s e g m en tatio n   is   ap p lied .   I t  is   th e   p r o ce s s   o f   s e p ar atio n   in   i m ag e   i n to   t w o   r e g io n s :   th e   r eg io n   o f   th e  f i n g er p r in t   i m ag e   t h a t  co n tai n s   a ll  i m p o r tan t  d ata  n ee d ed   f o r   r ec o g n itio n   is   ca lled   f o r eg r o u n d   r eg io n ,   w h ile  t h e  r eg io n s   w h ich   h a v e   b ee n   th e  b lu r r ed   o r   n o is y   ar ea   ar e  ca lled   b ac k g r o u n d   r eg io n .   I n   th e  n ex t  s tep ,   th e  f ea tu r es  p o in ts   ar e  ex tr ac t ed   f r o m   a  p r e - p r o ce s s ed   f in g e r p r in t   i m a g e  s u ch   as  r id g e  en d in g   a n d   b if u r ca tio n   u n i f o r m l y   ca lled   m in u tiae.   I n   th e  la s t  s tep ,   g e n er all y ,   th e   m a tch i n g   o f   t h e  e x tr ac ted   t h e  f ea t u r e  p o in ts   in   o r d er   to   p er f o r m   t h e  id en ti f icat io n   o f   th e  p er s o n .     Au to m a tic  s e g m en ta tio n   h as   attr ac ted   co n s id er ab le  a m o u n t  o f   r ea ch   in ter e s t  in   th e  la s t  d ec ad e.   T h er ef o r e,   in   t h is   p ap er ,   i m p r o v ed   f i n g er p r in t  s e g m e n tatio n   m et h o d   u s i n g   t w o   m ac h i n e  l ea r n in g   m o d els  i s   p r esen ted .   I n   o u r   alg o r ith m ,   w e  h av e  b ee n   u s ed   p ar ticu lar   f ilter i n g   m et h o d   to   ev alu ate  t h e  q u alit y   o f   i m a g e   a cq u ir ed .   A f ter   th at,   th e  f i n g er p r in t  i m ag e  i s   p ar titi o n ed   in to   n o n - o v er lap p in g   b lo ck s   o f   p ar ticu lar   s ize.   Mo r eo v er ,   f o r   ea ch   b lo ck ,   th e  f ea tu r e  v ec to r   is   r ep r esen ted   b y   its :  v ar ian ce ,   d if f er e n ce   o f   m ea n ,   g r ad ien t   co h er en ce ,   r id g e  o r ien tatio n   an d   en er g y   s p e ctr u m .   Fu r t h er m o r e,   t h e  lo ca l  v ar ian ce   th r e s h o ld in g   is   u s ed   to   d is tin ct   b et w ee n   th e  f ea t u r es   w h ic h   w il l  b e  co m p u ted   o r   co n s id er ed   as  n u l l.  T h e  f ir s t  m ac h i n e  lear n i n g ,   K - m ea n s   clas s i f ier ,   is   tr ai n e d   f o r   d iv id in g   ea ch   e x tr ac te d   f ea tu r e  i n to   t w o   cla s s e s   ( f o r e g r o u n d   ar ea   an d   b ac k g r o u n d   ar ea ) .   Fin al l y ,   t h e   s ec o n d   o n e  ( DB S C A N  c lu s te r in g )   i s   u s ed   to   r e m o v e  s o m e  m is c lass if ied   b lo ck s   d u e  to   K - m ea n s   cla s s i f icatio n .   T h u s ,   th e  co n to u r   s m o o th in g   is   p er f o r m ed   to   en h a n ce   th e  i m ag e s   s e g m e n ted   o f   f i n g er p r in t s .   T h e  r est  o f   t h e  p ap er   is   s ep ar ated   in to   f o u r   s e ctio n s .   I n   t h e  s ec t io n   2 ,   th e  r elate d   w o r k s   in   t h e   f ield   ar e  r ev ie w ed .   Sectio n   3   d is cu s s es  th e   p r o p o s ed   s eg m e n tatio n   al g o r ith m .   E x p er i m en tal  r esu lts   f o r   f o u r   d atab ases   h a v e  b ee n   an a l y s ed   an d   d is cu s s ed   i n   Sectio n   4 .   Fi n all y ,   t h e  co n c lu s io n   i s   p r esen ted   in   th e  last   s ec tio n .       2.   RE L AT E D  WO RK S   T h e  f in g er p r in t  i m a g e  s e g m en tatio n   is   o n e   o f   t h e  p r in cip al  s tag e  f o r   au to m ated   f in g er p r in t   r ec o g n itio n   s y s te m .   T h is   p r e - p r o ce s s in g   s ta g e  allo w s   to   s ep ar ate  th e  f i n g er p r in t  r eg io n   f r o m   a  ca p tu r ed   i m ag e   w it h   t w o   ar ea s :   f o r eg r o u n d   a n d   b ac k g r o u n d   [ 7 ] .   Mo s t   ex i s tin g   tec h n iq u es   o f   s e g m e n tat i o n   ar e  b ased   o n   th e   f ea t u r e  o f   p i x el  i n te n s i t y   in   a  b lo ck   b ec au s e  it  i s   co m p u tati o n all y   f a s ter   t h an   o th er s   b ase d   o n l y   o n   t h e  p i x el   in te n s it y   [ 8 - 1 0 ] .   Fo r   f in g er p r i n t  s e g m e n tat io n ,   th er e  ar e  s o   v ar io u s   m et h o d s   h a v e  b ee n   p r o p o s ed   in   th e  s tate - of - t h e - ar t.  Her e,   w e  b r ief l y   r e v ie w   t h ese  m et h o d s .     Li ,   et   al.   [ 1 1 ]   p r o p o s ed   a  s eg m en tatio n   tech n iq u e  b y   ca lcu l atin g   g r a y   co n tr ac t  a n d   Fo u r ie r   s p ec tr u m   en er g y   r atio   f o r   ea ch   b lo ck   in   f i n g er p r in t  i m ag e  a n d   th e n   class i f ied   th e s e  b lo ck   b y   lin ea r   s u p p o r t  v ec to r   m ac h in e  ap p r o ac h .   Fi n all y ,   m o r p h o lo g ical  o p er atio n s   ar e  u s ed   to   i m p r o v e   th e   s eg m e n ted   i m a g e.   Ak r a m ,   et  al.   p r esen ted   a  s eg m e n tat io n   m et h o d   b y   co m p u ti n g   m ea n ,   v ar ian ce   an d   g r ad ien t  d ev ia tio n   in f o r m atio n   o f   ea c h   b lo ck   i n   f i n g er p r in t  i m a g e.   T h e  s e g m e n tatio n   i m a g e  o f   f in g er p r in t  i s   o b tain ed   b y   u s i n g   th e  l in ea r   c lass if ier   [ 1 2 ] .   L i ,   e t  al.   [ 1 3 ]   s u g g ested   a   m eth o d   f o r   f in g er p r in t  i m a g e  s e g m e n t atio n   u s i n g   a  n o v e l   ap p r o ac h   o f   K - Me an s .   t h e  f i n g er p r in t  i m a g e  i s   d i v id ed   i n to   n o n - o v er lap p in g   b lo ck s .   F u r th er m o r e,   f o r   ea c h   b lo ck ,   th e  v ar ian ce ,   d ir ec tio n   an d   en er g y   s p ec tr u m   ar e  ex tr ac ted   to   co n s tr u ct  f ea t u r e  v ec to r s   an d   th en ,   class i f ied   t h ese   ch ar ac ter i s tics   b y   K - m ea n s   cl u s ter in g   al g o r i th m .   F i n all y ,   u s ed   t h e  p o s t - p r o ce s s in g   to   r e m o v e   th e  r e m ai n i n g   is o lated   b lo c k s   i n   f o r eg r o u n d   o r   b ac k g r o u n d   r eg io n .   I n   Ya n g ,   et  a l.   [ 1 4 - 1 5 ]   h av e  b ee n   s u b j ec ted   a  n o v el  al g o r ith m   o f   f in g er p r in t  i m a g es  s eg m e n t atio n   b y   u s i n g   a n   u n s u p er v is ed   lear n in g   m e th o d   b ased   o n   K - m ea n s   clas s i f ier .   T h u s ,   f o r   ea ch   b lo ck ,   t h e  a v e r ag e  an d   co h er en ce   d ata  i s   co m p u ted   i n   o r d er   to   d iv id e  th e  i m a g e  i n to   t w o   r e g io n s   b y   u s in g   K - m ea n s   clu s te r in g   ap p r o ac h .   T h e  co r r elatio n   b ased   f i n g er p r in t   i m a g e  s e g m e n tatio n   is   u s ed   i n   [ 1 6 ] .   Fah m y ,   et  al.   [ 1 7 ]   p r o p o s ed   a  tech n iq u e  t h at   u ti li ze s   m o r p h o lo g ical   p r o ce s s in g   to   ex tr ac t  t h e  f o r eg r o u n d   f r o m   th e  f i n g er p r in t   i m ag e.   Af ter   th e  d iv is io n   o f   i m a g e  i n to   n o n - o v er lap p in g   b lo ck s ,   t h i s   m et h o d   u s ed   th e  f ea t u r e  v ec to r   f o r   ea ch   b lo ck   to   r ea lize  f in g er p r in t  s eg m e n tat io n .   T h en ,   th e  ad ap tiv e  t h r esh o ld in g   i s   u s ed   to   co n v er t  t h e  f in g er p r in t  i m a g e  to   a  b in ar y   o n e.   Nex t,  s o m e   m o r p h o lo g ical  o p er atio n s   ( clo s in g   a n d   o p en i n g )   ar e  ap p lied ,   to   s e g m e n ted   t h e   i m ag e.   Fi n all y ,   t h e  co m p le x   Fo u r ier   s er ies   ex p a n s io n   ar e  p er f o r m ed   to   s m o o th   th e   s e g m en ted   co n to u r .   I n   t h i s   al g o r ith m ,   t h e  i m a g e  i s   s ep ar ated   in to   b lo ck s   a n d   s u b - b lo ck s .   A f ter w ar d s ,   t h e  t h r es h o ld in g   le v el  h av e  b ee n   ap p lied   f o r   s eg m en tatio n .   Das ,   et  al.   [ 1 8 ]   ac h ie v ed   th e   f i n g er p r in t   s e g m en ta tio n   b y   co m p u ti n g   b lo ck   b ased   s tati s ti cs   an d   m o r p h o lo g ica l   o p er atio n s .   A b b o u d ,   et  al.   [ 1 9 ]   p r esen ted   a  n e w   s e g m en t atio n   tec h n iq u e  b y   s tati s tical   co m p u ti n g :  m ea n ,   v ar ian ce   a n d   co h er e n ce   f ea tu r es  o f   ea c h   b lo ck   i n   f i n g er p r in t  i m a g e  b ased   o n   an   a u to m a ti c  th r es h o ld   v al u es   an d   Ot s u ’ s   m et h o d .   Fin all y ,   t h e  f il in g   th e  g ap s   is   ap p lied   to   r em o v e  t h e  n o is e  i n   s o m e  r eg io n s   in   f o r eg r o u n d   o r   b ac k g r o u n d   b y   u s i n g   p ar tic u lar   s ets o f   r u le s   b ased   o n   n ei g h b o r in g   r eg io n s .         Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t J   E lec  &   C o m p   E n g     I SS N:  2 0 8 8 - 8708       I mp r o vin g   o f fin g erp r in t seg men ta tio n   ima g es b a s ed   o n   K - mea n s   a n d   DB S C A N …    ( E l m eh d i Ch err a t )   2427   3.   P RO P O SE D  AP P RO ACH   Ou r   p r o p o s ed   m et h o d   is   i m p r o v ed   th e  f i n g er p r in t  i m ag e   s eg m e n tatio n   b ased   o n   K - Me an s   a n d   DB SC A N  cl u s ter i n g .   A   r o b u s t  an d   ef f ec ti v e  f i n g er p r in t  i m a g e  s e g m en ta tio n   al g o r ith m   i s   i m p o r ta n t  p h a s e  f o r   a  f in g er p r in t  r ec o g n i tio n   s y s t e m .   I n   th i s   s ec tio n ,   w e  d etai l  th e  p r o p o s ed   tech n iq u e  w h i ch   is   ill u s tr ated   in   Fig u r e  1 .   T h e  d etails o f   ea c h   p h ase  ar e   r ep r esen ted   in   t h e  f o ll o w i n g .           Fig u r e  1 .   B lo ck   d iag r a m   o f   p r o p o s ed   alg o r ith m   f o r   f in g er p r in t i m ag e  s eg m e n tatio n       3 . 1 .     P re - pro ce s s ing   I n   th i s   p h ase,   So b el  a n d   T o p Hat  f ilter   m eth o d   h a v e  b ee n   u s ed   to   i m p r o v e  th e  q u ali t y   o f   t h e   f i n g er p r in t i m a g e.   So b el  s tr u ct u r in g   o p er ato r s   S o b el x   an d   S o b el y   f o r   i m ag e  ar e  r ep r esen ted   in   ( 1 ) .     S o b e l x = ( - 1 0 1 - 2 0 2 - 1 0 1 )   ,  S o b e l y = ( - 1 - 2 - 1 0 0 0 1 2 1 )   ( 1 )     T h e  g r ad ien t G x   an d   g r ad ien t G y   o f   p ix els ar e  d ef i n ed   f r o m   i m ag e  I mg   b y     ( 2 ) .     G x =   S o b e l x *  I mg   ,        G y =   S o b e l y *  I mg   ( 2 )     T h e  r esu lt  o f   g r ad ien t  is   co m b in ed   to   f i n d   t h e  ab s o l u te  m a g n i tu d e  ( t h e  o u tp u t  ed g e) .   T h is   r es u lt  i s   d escr ib ed   as f o llo w s :     G ( x , y ) = √ G x 2 +  G y 2   ( 3 )     T h e  f in g er p r in t  i m a g e  i s   a m elio r ated   af ter   n o r m a li s atio n   an d   So b el  tech n iq u e.   Ho w e v er ,   th e   f i n g er p r in t  i m a g e  is   m o r e  i m p r o v ed   b y   u s i n g   th e  T o p Hat   tech n iq u e.   T h is   f ilter   is   a  p r o ce s s   th at  ex tr ac t s   d etails  an d   s m all  ele m e n ts   f r o m   i m ag e.   T o p Hat  f ilter i n g   i s   b ased   o n   d ilatio n ,   er o s io n ,   o p en in g   an d   clo s in g   m et h o d .   T h e  m o r p h o lo g ical  d ilatio n   an d   er o s io n   o p er atio n   f o r   im a g e  I mg   o f   s ize  x×y   w it h   s tr u ct u r i n g   ele m en t   Se  ar e  d ef in ed   b y     ( 4 )   an d   ( 5 )   r esp ec tiv el y :     [   I mg ⊕   S e   ]( x , y )   = m a x ( s , t ) ∈ S e {   I m g  ( x + s, y + t ) }     ( 4 )   [   I mg ⊖   S e   ]( x , y )   =   m i n ( s , t ) ∈ S e {   I m g  ( x + s, y + t ) }       ( 5 )   T h e  o p en in g   a n d   clo s in g   p r o ce s s   f o r   i m ag e  I mg   w it h   s t r u ctu r i n g   e le m e n t  S e   ar e  d escr ib ed   b y   co m b i n i n g   t h e  er o s io n   a n d   d ilatatio n   o p er atio n   g i v en   b y   ( 6 )   an d   ( 7 )   r esp ec tiv el y :     I mg ○   S e   =  (   I mg ⊖   )   ⊕      ( 6 )   I mg   ●   S e   =   (   I mg ⊕  )   ⊖     ( 7 )     T h e  o p en in g   To p Ha top   a n d   cl o s in g   To p Ha t cl   o p er atio n s   f o r   i m a g e   I m g   w i th   s tr u ct u r in g   ele m e n t  Se   ar e  r ep r esen ted   by     ( 8 )   an d   ( 9 )   r esp ec tiv el y :     T o p H a t op (I mg )  =  I mg   –   (I mg ○  )     ( 8 )   T o p H a t cl (I mg )   =  I mg   –   (I mg   ●  )   ( 9 )   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 0 8 8 - 8708   I n t J   E lec  &   C o m p   E n g ,   Vo l.  9 ,   No .   4 ,  A u g u s t 2 0 1 9   :   2 4 2 5   -   243 2   2428   3. 2 .    Seg m ent a t io n   Af ter   t h e  p r e - p r o ce s s i n g   p h as e,   th e  f in g er p r in t  i m a g e  is   d i v i d ed   in to   n o n - o v er lap p in g   lo ca l  b lo ck s   o f   s ize   w × w .   Fu r t h er ,   to   ev er y   b lo ck ,   th e  c h ar ac ter is tic   v ec t o r   is   class if ied   i n to   t w o   cla s s es:  f o r eg r o u n d   a n d   b ac k g r o u n d   r eg io n   b y   u s i n g   K - m ea n s   class if icatio n .     3. 2 . 1.   Cha ra ct er is t ics ex t ra ct io n   T h e  ch ar ac ter is tic  v ec to r   is   r e p r esen ted ,   f o r   ea ch   b lo ck   in   f i n g er p r in t i m a g e,   b y   it s   th r ee   c ateg o r ies  n a m e l y :   i m a g e  i n ten s it y   b ased   ch ar ac ter is tics ,   g r ad ien t b ased   ch ar ac ter is tics   a n d   r id g e  b ase d   ch ar ac ter is tics .     a .   I m a g e  inte ns it y   ba s ed  cha ra ct er is t ics   T h e  ch an g e  i n   i n ten s it y   v a lu e s   is   u s u all y   s p ec i f ic  alo n g   th e   r id g es  a n d   n o - r id g es  w h e n   co m p ar ed   t o   b ac k g r o u n d   ar ea s   i n   f i n g er p r in t  i m a g e.   Ge n er al  i m a g e  i n te n s it y   b a s ed   ch ar ac ter is tics   ca n   b e  u s ed   to   d e f i n e   th e  m o s t  in te n s it y   s u c h   as  d if f er en ce   o f   m ea n ,   w h ich   i s   th e   d if f er en ce   b et w ee n   th e  lo ca l  in te n s it y   m ea n   an d   th e  g lo b al  in te n s it y   m ea n ,   a n d   v ar ian ce   b lo c k s   i n   g i v en   i m ag e  I mg   o f   s ize   x×y .   T h ese  p r o p r ieties ar e  c o m p u ted   b y     ( 1 1 )   an d   ( 1 2 )   r es p ec tiv el y .       ( , ) = 1 W 2 ∑ ∑ I mg ( x , y ) w y =1 w x =1     ( 1 0 )   ℎ   ( , ) = g M e a n L ( , ) −   g M e a n G     ( 1 1 )   w h er e  I mgMeanL   is   t h e  m ea n   i n te n s it y   o f   t h e  lo ca l b lo ck   o f   i m a g e  an d   I mgMeanG   i s   th e  m ea n   i n t en s it y   o f   t h e  g lo b al   i m a g e.     ℎ  ( , ) = 1 2 ∑ ∑ (  ( , ) −   ) 2               = 1 = 1   ( 1 2 )     b.  G ra dient  ba s e d c ha ra ct er is t ics   T h e  g r ad ien t  is   u ti lized   to   o b tain   th e  d ir ec tio n al  v ar iatio n   in   in te n s it y   v al u e  alo n g   a  d i r ec tio n   o f   i m a g e   I mg   o f   s ize  x×y .   C h ar a cter is tics   s u c h   as   g r ad ien t  co h r en ce   a n d   r id g e  d ir ec tio n   ca n   b e  class if ied   i n to   g r ad ien t  b ased   ch ar ac ter i s ti cs.  T h e  g r ad ien t  co h er en ce   an d   r id g e  d ir ec tio n   f ea t u r es  ar e  ca lcu lated   by   ( 1 6 )   an d   ( 2 0 )   r esp ec tiv el y .     ℎ  ℎ   ( , ) = √ (  ℎ ( , ) −  ℎ ( , ) ) + 4  ℎ  ( , ) 2  ℎ ( , ) +  ℎ ( , )     ( 1 3 )     W h er e      ℎ ( , ) = ∑ ∑ ( 2 ( , ) ) = 1 = 1     ( 1 4 )    ℎ ( , ) = ∑ ∑ ( 2 ( , ) ) = 1 = 1     ( 1 5 )    ℎ  ( , ) = ∑ ∑ ( 2 ( , ) ∗ 2 ( , ) ) = 1 = 1   ( 1 6 )     T h e  g r ad ien t  G x   an d   g r ad ien t  G y   ar e  d ef in ed   b y     ( 3 ) .       1 = ∑ ∑ ( 2 ( , ) −   2 ( , ) )                                                                                                                                                                                                   = 1 = 1   ( 1 7 )     2 = ∑ ∑ 2   G x ( x , y ) *  G y ( x , y )                                                                                                                                                                                                                 = 1 = 1   ( 1 8 )     ( , ) =   1 2   tan − 1 (  2  1 )                                                                                                                                                                                                                                           ( 1 9 )   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t J   E lec  &   C o m p   E n g     I SS N:  2 0 8 8 - 8708       I mp r o vin g   o f fin g erp r in t seg men ta tio n   ima g es b a s ed   o n   K - mea n s   a n d   DB S C A N …    ( E l m eh d i Ch err a t )   2429   ℎ   ( , ) = {             π 4                                                     Sq 1 = 0 , Sq 2 <0 3π 4                                                   Sq 1 = 0 , Sq 2 ≥0 D ( x , y ) + π 2       Sq 1 >0 D ( x , y )                                      Sq 1 < 0 , Sq 2 ≤0 D ( x , y ) +π                             Sq 1 < 0 , Sq 2 >0   ( 2 0 )     c.   G ra dient  ba s ed  c ha ra ct er is t ics   C h ar ac ter is tics   s u c h   as  r id g e   f r eq u en c y   ( en er g y   s p ec tr u m )   w h ic h   is   co m p u te s   b y   u s in g   Fo u r ier   tr an s f o r m   f o r   ea ch   lo ca l  b lo ck   o f   i m a g e  I mg   o f   s ize  x×y   ca n   b e  g r o u p ed   as  r id g e  b a s ed   ch ar ac ter is tic s .   T h is   f ea t u r e  is   co m p u te   by   ( 2 2 ) .     ( , ) =   ∑ ∑  ( , ) − 2 (  +  ) = 1 = 1     ( 2 1 )   ℎ  ( , ) =   √    ( ( , ) ) 2 +  ( ( , ) ) 2   ( 2 2 )     w h er e  k , l ϵ   {1 , …. . w }   an d   <  ( x ,   y ) ( k ,   l)   >=   x k   +  y l .     3 . 2 . 2 .   L o ca l v a ri a nce  t hresh o ldi ng   T h e  v ar ian ce   lo ca l  th r esh o ld i n g   d ec id es  w h et h er   o r   n o t  th e  r eg io n   in   f i n g er p r in t  i m a g e   n ee d s   to   co m p u te   a n o th er   c h ar ac ter is ti c  f o r   s eg m e n tatio n .   T h e  lo ca l  v ar ian ce   i s   ca lc u lated   in   g i v e n   i m ag e  I mg   o f   s ize   x×y   by   ( 1 2 ) .   I f   lo ca l  in te n s it y   v ar ian ce   i n   a   w × w   i m a g e  b lo ck   is   g r ea ter   t h an   0 ,   th e  o t h er   c h ar ac ter is tic  o f   t h e  b lo ck   w ill   b e  co m p u ted   o t h er w i s e  ar e  co n s id er ed   as  n u ll.  T h er ef o r e,   f r o m   T ab le  1 ,   in   DB 1   it  is   o b s er v ed   t h at  th e  d i f f er en ce   o f   t h e   p r o ce s s i n g   ti m e  o f   o u r   p r o p o s ed   s eg m en tatio n   is   ac h iev ed   al m o s t   1 0   s ec o n d s   f o r   a n   o b tain ed   f in g er p r in t  i m ag e.   Ad d itio n all y ,   it  is   s h o w n   th at  t h e  av er ag e  s e g m e n tat io n   ti m e  i n   4   d atab ases   is   less   th an   o th er   m e th o d   b ased   o n   K - m ea n s   s eg m e n tatio n   w h ic h   th e   b lo ck   i s   r ep r ese n ted   j u s t   b y   3 - d i m e n s io n al   ch ar ac ter is tic  v ec to r   [ 1 3 ] .       T ab le  1 .   C o m p ar is o n   o f   s eg m en tatio n   t i m e  i n   s ec o n d   f o r   ea ch   d atab ase  in   FV C 2 0 0 4   D a t a b a se s   K - m e a n s w i t h   3   f e a t u r e s  [ 1 3 ]   O u r   A l g o r i t h m w i t h   5   f e a t u r e s   D B 1   1 7 , 4 6   7 , 9 5   D B 2   1 7 , 5 2   1 8 , 6 6   D B 3   1 7 , 7 8   1 8 , 3 0   D B 4   1 7 , 6 8   1 9 , 6 6   A v g   1 7 , 6 1   1 6 , 1 4       3 . 2 . 3 .   K - m ea n s   c lu s t e ring   I n   o u r   p r o p o s ed   m et h o d ,   K - m ea n s   clas s if ier   is   u tili ze d   to   cl ass i f y   t h e  f i v e  e x tr ac t ed   c h ar a cter is tics ,   v ar ian ce ,   d if f er en ce   o f   m ea n ,   g r ad ien t  co h er en ce ,   r id g e  d ir ec tio n   an d   en er g y   s p ec tr u m ,   f r o m   ea c h   lo ca l  b lo ck   in   f in g er p r in t   i m a g e  i n   o r d er   to   d is tin ct  t h e  f o r eg r o u n d   ar ea   to   th e  n o i s y   b ac k g r o u n d   ar ea .   T h e  ch ar ac ter is tic   ex tr ac tio n   v ec to r   f o r   ea ch   b lo ck   is   r ep r esen ted   b y   ( 2 3 ) .   On   th e  o n e  h a n d ,   th e  K - m e an s   al g o r ith m   is   a   p o p u lar ly   u n s u p er v i s ed   m ac h i n e  lear n in g   m o d el s   [ 2 0 ]   u s ed   f o r   clu s ter in g   tec h n iq u e  o f   t h e  d ata   [ 2 1 ] .   On   th e  o th er   h an d ,   it  i s   s i m p li f ied   to   im p le m e n tatio n ,   ea s ed   o f   i n ter p r etatio n ,   f a s ter   an d   ad ap ted   to   s p ar s e  d ata.                             K - m ea n s   cla s s i f icatio n   i s   r ep r esen ted   as   f o llo w s .   First l y ,   th is   ap p r o ac h   s elec ts   r an d o m l y   t h e  n u m b er   o f   clu s ter s   a n d   ass ig n s   t h e  cl u s ter   w ith   clo s es t  ce n tr o id s ;   t h en   it   d eter m i n es   ea ch   d ata  p o in t  to   t h e  n ea r est   ce n tr o id s   an d   f o r   ev er y   cl u s te r ,   th e  n e w   ce n tr o id s   ar e  r ec alcu lated ,   an d   t h i s   p r o ce s s   is   r e p ea ted   u n til   s o m e   co n d itio n   is   v er if ied   [ 2 2 ] .     Ch  ( , ) = [ ℎ  , ℎ , ℎ  ℎ , ℎ , ℎ ]   ( 2 3 )     3 . 2 . 4 .   DB SCAN  a lg o rit h m   DB SC A N,   Den s it y - B a s ed   Sp atial  C lu s ter in g   o f   A p p licat io n s   w it h   No is e,   is   an o t h er   m o d el  o f   m ac h in e  lear n in g   an d   clu s ter i n g   a n al y s is   al g o r ith m   p r o p o s ed   b y   Ma r tin   E s ter   et  al.   [ 2 3 ] .   DB SC A N  is   o n e  o f   th e  m o s t   co m m o n l y   u s ed   cl u s t er   an al y s i s   al g o r ith m s .   T h is   a l g o r ith m   i s   d e n s it y - b ased :  g i v e n   a   s et   o f   p o i n ts   in   a  d ataset,   th e  alg o r it h m   ca n   t h e  n ea r b y   p o in ts   ar e  g r o u p ed   to g eth er   ( p o in t s   w it h   m a n y   ad j a ce n t p o in ts )   a n d   th e   o u tlier s   i n   t h e  lo w   d en s it y   a r ea   ar e  m ar k ed .   T h e  g en er al   alg o r ith m   o f   DB SC AN  C l u s ter in g   is   s h o w n   i n   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 0 8 8 - 8708   I n t J   E lec  &   C o m p   E n g ,   Vo l.  9 ,   No .   4 ,  A u g u s t 2 0 1 9   :   2 4 2 5   -   243 2   2430   alg o r ith m   2 .   T h e  r ea s o n   o f   u s i n g   DB SC A N  o v er   o th er   clu s te r in g   al g o r ith m s   is   t h at  i t d o es n o t d e m a n d   a  f i x ed   n u m b er   o f   g r o u p s   i n   d atase t.  I t a ls o   r ec o g n izes o u tlier s   a s   n o is e  w h ich   s i m p l y   in tr o d u ce s   t h e m   i n to   t h e  clu s ter   ev en   if   th e  d ata  p o i n ts   ar e  v er y   d if f er e n t.  I n   ad d itio n ,   i t  is   a   g o o d   p lace   to   f in d   g r o u p s   o f   a n y   s ize  a n d   s h ap e.   I n   o u r   p r o p s ed   alg o r ith m ,   D B SC A N  C l u s ter i n g   is   u s ed   t o   ac h iev e   m o r e  co m p ac t  b lo ck s   f o r   r ed u ci n g   th e   m is c lass if ica tio n   r eg io n   d u e  to   th e  K - m ea n s   al g o r ith m   . F ig u r e  2   p r esen t s   th e  r e s u l t  u s in g   t h e  DB SC AN   alg o r ith m .   Fin a l y ,   th e   co n to u r   s m o o t h in g   ( f ilter i n g   i n   a   co m p lex   Fo u r ier   tr an s f o r m   d o m ai n   [ 2 4 ] )   as  p o s t - p r o ce s s in g   tec h n iq u e  to   s m o o th en   t h e  ed g e s   o f   m a s k   [ 1 7 ] .     Alg o r ith m   1   DB S CA N Clu str in g   I NP UT :   Da ta s et ,  ep s ,  m in _ p o in ts   w here   Da ta s et   =  s et  o f   cla s s i f ied   in s tan ce s ,   ep s =d is ta n ce ,               m i n _ p o in ts   =  m in i m u m   n u m b er   o f   p o in ts   to   cr ea te  d en s e  r eg io n .   O UT P UT :   O u tp u t a l l c lu s ter s   in   Data s et  m ar k ed   w it h     C lu s t er _ L ab el  o r   n o is e     pro ce du re   m ar k   all  clu s ter   in   Data s et  as u n v is ited     C lu s ter _ L ab el ← 1   f o r  ea ch  u n v i s ited   clu s ter   x   in   Data s et   do     Z Fi n d Neig h b o u r s ( x , ep s , m i n _ p o in ts )          if   | Z |   <    m in _ p o in t s   t hen       m ar k   x   as  n o is e         else        m ar k   x   an d   ea ch   cl u s ter   o f   Z   w it h     C l u s ter _ L ab el        q u e u eLis t ← all  u n v is ited   clu s ter s   o f   Z        un t il   q u eu eLis t   is   e m p t y   do     y ← d elete   a  clu s ter   f r o m   q u e u e L is t     Z ← Fin d Nei g h b o u r s ( y ,   ep s ,   m in _ p o in ts )     If   | Z |   m i n p ts   t he n     f o r  ea ch  clu s ter   w   in   Z   do                         m ar k   w   w it h     C l u s ter _ L ab el       if   w   is   u n v is ited       q u eu eLis t ← w   q u eu eLis t       end f o r                      m ar k   y   as v is ited       end until     end if                                  m ar k   x   as v is i ted                   C lu s ter _ L ab el ←   C l u s t er _ L ab el+ 1             end f o r   end pro ce du re           Fig u r e  2 .   R e m o v in g   t h e  m i s cl ass i f icatio n   r eg io n   b y   DB S C AN   alg o r ith m :   ( a)   Or ig in al  i m a g e;  ( b )   Ou r  K - m ea n s   clas s i f icatio n ; ( c)   Ou r   K - m ea n s   an d   DB S C A N  clas s i f icatio n       4.   RE SU L T S  A ND  D I SCU SS I O N   T h e  ex p er im e n tal  o p er atio n   p latf o r m   i n   th is   s t u d y   i s   d escr ib ed   as  f o llo w s :  t h e  h o s t  co n f ig u r at io n :   C P U  I n tel   C o r e2   D u o   at   2 . 0 0   GHz ,   R AM   3 . 0 0   GB ,   r u n ti m e  en v ir o n m e n t:   Mic r o s o f t  Vi s u a l  St u d io   C ++   2 0 1 3   w it h   Op en C V  l ib r ar y .   I n   o r d er   to   b etter   v er if y   o u r   al g o r ith m ,   t h e  f o llo w in g   s e g m e n tatio n   m et h o d s   ar e   ad o p ted   in   th e  ex p er i m e n t:  S VM   [ 9 ] ,   K - m ea n s   w it h   3 - d i m en s io n   f ea tu r e  [ 1 3 ] ,   M P   [ 1 7 ] ,   A C T   [ 1 9 ] .   T h ese  s eg m e n tatio n   al g o r i th m s   w er e   co m p ar ed   to   ea ch   o th er .   I n   o r d er   to v alid ate  th e  p r o p o s ed   al g o r ith m ,   th e  r esu lts   h av e  b ee n   tes ted   o n   th e   p u b lic  Fin g er p r in t  Ver i f icatio n   C o m p etitio n   2 0 0 4   d ataset  [ 2 5 ]   w h ic h   co n ta in s   4   d atab ases ,   n a m el y   DB l,  DB 2 ,   DB 3   an d   DB 4 .   T h e  p er f o r m a n ce   m ea s u r e  is   u s e d   th e  n u m b er   o f   m is c lass if ica tio n   as d e f in ed   b y   ( 2 5 ) .   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t J   E lec  &   C o m p   E n g     I SS N:  2 0 8 8 - 8708       I mp r o vin g   o f fin g erp r in t seg men ta tio n   ima g es b a s ed   o n   K - mea n s   a n d   DB S C A N …    ( E l m eh d i Ch err a t )   2431    1 =      ,  2 =        ( 2 4 )   Pr ob E r r = A vg(   1 ,  12 )   ( 2 5 )     w h er e  N b r be   is   n u m b er   o f   b ac k g r o u n d   cla s s i f ied   er r o r ,   Nb rb   is   t h e  to tal   n u m b er   o f   tr u e   b ac k g r o u n d   r e g io n s   i n   th e   fi n g er p r in t  i m ag e  a n d   P r o b 1   is   th e  p r o b ab ilit y   th a t  a  f o r eg r o u n d   r eg io n   is   clas s i f ied   as  b ac k g r o u n d .   N b r fe   is   th e   n u m b er   o f   f o r eg r o u n d   class i f ied   er r o r ,   N b r f   is   th e  to tal  n u m b er   o f   tr u e  f o r eg r o u n d   r eg io n s   i n   t h e   f i n g er p r in t   i m ag e   a n d   P r o b 2  is   t h e  p r o b ab ilit y   t h at  a  b ac k g r o u n d   r e g io n   is   cla s s i f ied   a s   f o r eg r o u n d .   T h e   p r o b a b ilit y   o f   er r o r   P r o b Err   is   th e  av er a g e  o f   P r o b 1   an d   P r o b 2 .   T h e  ex is t in g   a lg o r it h m s   o f   f i n g er p r in t  i m a g e  s eg m e n tatio n ,   SVM  [ 1 1 ] ,   K - Me a n s   w it h   3 - d i m e n s io n   f ea t u r e   [ 1 3 ] ,   MP   [ 1 7 ]   an d   A T C   [ 1 9 ] ,   ar e   im p le m e n ted   f o r   co m p ar is o n   o f   s e g m en t atio n   p er f o r m a n ce .   T h e   co m p ar is o n   b e   t w ee n   p r o p o s ed   m e th o d   a n d   o th er s   w o r k s   i n   m ea s u r e  o f   a v er ag e  s eg m en tatio n   er r o r   f o r   f i n g er p r in t   i m ag e s   at  d i f f er en t   d atab ases   is   s h o w n   in   T ab le  2 .   Fro m   T ab le  2 ,   in   T h e  SVM   [ 1 1 ]   an d   K - Me an s   w it h   3 - d i m e n s io n   f ea t u r e  [ 1 3 ] ,   th e   co r r esp o n d in g   v alu e   f o r   m is c lass if ica tio n   r ate  i n   DB 1   is   1 8 , 7 5 %,  2 0 , 2 8 %  r esp ec tiv el y .   F u r th er m o r e,   th e   er r o r   r ate  o f   s e g m en ta tio n   in   MP   [ 1 7 ] ,   A T C   [ 1 9 ]   an d   o u r   p r o p o s ed   m et h o d   is   0 , 2 8 %,1 3 , 3 1 %  an d   0 , 3 0 %  r e s p ec tiv el y .   I n   t h e  s ec o n d   d at ab ase,   if   SVM  [ 1 1 ] ,   K - Me a n s   w it h   3 - d i m e n s io n   f ea t u r e  [ 1 3 ] ,   M P [ 1 7 ]   an d   A T C   [ 1 9 ]   g iv e  3 4 , 5 6 %,  2 2 , 3 0 %,  2 , 9 2 %,   2 9 , 7 9 %  r esp ec tiv el y   in   s eg m e n tatio n   r ate  h o w ev er   o u r   p r o p o s ed   m et h o d   tak es  m i n i m u m   er r o r   r ate  as  1 , 6 6 %.  L ik e w is e,   i n   th e  la s t  d ata b ase,   m is c lass if ica tio n   r ate  ( 1 , 0 9 %)   is   clea r ly   les s   f o r   th e  p r o p o s e d   alg o r ith m   co m p ar ed   to   o th er   tech n iq u e s   in   th e   th ir d   d atab ase.   SVM  [ 1 1 ]   h a s   f a iled   to   clas s if y   b etter   t h e   f o r w o u n d   an d   b ac k g r o u n d   r eg io n   ( er r o r   r ate  as   2 8 , 8 9 %)  in   th e  f o u r th   d atab ase.   th u s ,   o u r   s y s te m   h a s   s u cc e ed ed   to   r ed u ce   0 , 6 3 %  o f   s e g m en tatio n   er r o r   th a n   K - Me a n s   w it h   3 - d i m e n s io n s   f ea t u r es  [ 1 3 ] ,   MP   [ 1 7 ]   an d   AT C   [ 1 9 ]   w h ic h   g i v e  5 , 0 6 %,  1 , 3 1 %  an d   1 7 , 3 6 %  r esp ec tiv el y .   T h e  p r o p o s ed   alg o r ith m   r e s u lts   s h o w   a   b ette r   p er f o r m an ce   r esp ec t  to   o th er   alg o r ith m s   w i th   av er ag e  m is cla s s i f icat io n   r ate   as  0 , 6 7 %  at  d if f er en t  d atab ases   o f   f in g er p r in t  i m a g es.  T h e  m ea n s   o f   th e s e  r esu lt s   s h o w s   th a t  o u r   alg o r it h m   i s   i m p r o v ed   t h e  r ec o g n i ti o n   ac cu r ate  r ate  o f   th e  p er s o n . Fro m   t h ese  e x i s ti n g   w o r k s ,   it  is   w o r th y   to   s a y   th at   th e  r esu l ts   o f   p r o p o s ed   m et h o d   ar e  clea r ly   s u p er io r   in   te r m   s eg m e n tatio n   er r o r   r ate.   T h e   F ig u r e  3   r ep r esen ts   th e  v i s u al  r es u lt s   o f   t h e  p r o p o s ed   alg o r ith m   a n d   th e  o th er   tec h n iq u es.   W h e n   w e   co m p ar e d   to   t h e  e x i s ti n g   w o r k s   i n   t h is   f ig u r e .   W e  ca n   s a y   th at   o u r   p r o p o s ed   is   e f f ic ien t   an d   r ed u ce d   er r o r   r ate  of   s eg m e n tatio n . T h e  v is u al  q u alit y   r esu lts   o f   s eg m e n ted   im ag e  i n d icate   t h at  th e  p r o p o s ed   alg o r ith m   ad ap t s   an d   g i v es   b etter   r esu l ts   i n   ter m   o f   s e g m e n tat io n   i n   d i f f er e n t  e n v ir o n m e n t s   t h an   th e  co m p ar at iv e  tech n iq u e s   f o r   ac cu r ac y   s e g m en tatio n .       T ab le  2 .   C o m p ar is o n   o f   s eg m en tatio n   m i s clas s i f icatio n   u s i n g   d if f er en t a l g o r ith m s   in   FVC 2 0 0 4   D a t a b a se s   S V M   [ 1 1 ]   K - m e a n s [1 3 ]   M P   [ 1 7 ]   A T C   [ 1 9 ]   P r o p o se d   A l g o r i t h m   D1   D2   D3   D4   A v g   1 8 , 7 5 %   3 4 , 5 6 %   1 , 3 2 %   2 8 , 8 9 %   2 8 , 3 8 %   2 0 , 2 8 %   22 , 3 0 %   1 2 , 6 0 %   5 , 0 6 %   1 5 , 0 6 %   0 , 2 8 %   2 , 9 2 %   2 , 5 4 %   1 , 3 1 %   1 , 7 6 %   1 3 , 3 1 %   2 9 , 7 9 %   1 9 . 4 4 %   1 7 , 3 6 %   1 9 , 9 8 %   0 , 3 0 %   1 , 6 6 %   1 , 0 9 %   0 , 6 3 %   0 , 9 2 %           Fig u r e  3 .   Seg m en ta tio n   r es u lts   u s i n g   d i f f er en t  m et h o d s   in   D B 2 :   ( a)   Or ig in al  i m a g e,   ( b )   SVM  [ 1 1 ] ,   ( c )   K - m ea n s   [ 1 3 ] ,   ( d )   MP  [ 1 7 ] ,   ( e )   A T C   [ 1 9 ] ,   ( f )   P r o p o s ed   m et h o d       5.   CO NCLU SI O N   T h is   p ap er   h as p r o p o s ed   an   i m p r o v ed   m e th o d   o f   f i n g er p r in t  s eg m e n tatio n   i m a g e s   b ased   o n   K - Me a n s   class i f icatio n   an d   DB S C A N  clu s ter i n g .   Ou r   p r o p o s ed   s y s t e m   is   p r ese n ted   in   t h r ee   s tep s .   I n   th e  f ir s t  s tep ,   th e  q u alit y   o f   f in g er p r in t   i m a g es  is   e n h an ce d   u s in g   So b le  an d   T o p Hat  f ilter in g   m et h o d .   I n   t h e  s ec o n d   s tep ,   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 0 8 8 - 8708   I n t J   E lec  &   C o m p   E n g ,   Vo l.  9 ,   No .   4 ,  A u g u s t 2 0 1 9   :   2 4 2 5   -   243 2   2432   K - m ea n s   ap p r o ac h   is   ap p lied   f o r   ea ch   lo ca l  b lo ck   to   class if y   th e  i m a g e  in to   f o r eg r o u n d   an d   b ac k g r o u n d   r eg io n   u s i n g   f i v e - d i m e n s io n al  c h ar ac ter is tic  v ec to r   e x tr a ctio n .   Mo r eo v er ,   t h e  p r o ce s s in g   ti m e  o f   s eg m e n tatio n   is   f as ter   th a n   a n o th er   alg o r it h m   b ased   o n   j u s t   3   d i m en s io n s   f ea tu r es   d u e  to   t h e  lo ca l  v ar ian ce   th r es h o ld in g .   I n   th e  f i n al   s tep ,   DB SC A N  alg o r it h m   i s   u s ed   to   r em o v e  s o m e  m is cla s s i f ie d   b lo ck s   d u e  to   th e   K - m ea n s   clu s ter in g   an d   co n to u r   s m o o th in g   is   ac h ie v ed   to   im p r o v e  th e  i m a g e  s e g m en ted .   Si m u latio n   r es u lt s   s h o w   s ig n i f ica n tl y   t h at  t h e  p r o p o s ed   m eth o d   is   ef f icac y   s o m e  r ec en t  ex is ti n g   tec h n iq u e s   i n   av er a g e   s eg m e n tatio n   er r o r   r ate.   T h er ef o r e,   it  af f ec ts   th e  p er f o r m an ce   o f   t h e  s y s te m   to   h av e   a  h i g h er   ac c u r ate   r ec o g n itio n   r ate  o f   th e  p er s o n .       RE F E R E NC E S     [1 ]   E. M   C h e rra t,   R.   A lao u i ,   H.  B o u z a h ir,   W .   Je n k a l ,   " Hig h   d e n sity   sa lt - a n d - p e p p e r  n o ise   su p p re ss io n   u sin g   a d a p ti v e   d u a l  th re sh o l d   d e c isio n   b a se d   a lg o rit h m   in   f in g e rp ri n t  im a g e s , "   IEE E  In telli g e n t  S y ste ms   & Co mp u ter   Vi sio n ,   p p .   1 - 4 ,  2 0 1 7 .   [2 ]   S . R.   Bo rra ,   G . J  Re d d y ,   E.   S .   Re d d y ,   " A n   E ff icie n t  F in g e rp rin t  Id e n ti f ica ti o n   u si n g   Ne u ra l  Ne tw o rk   a n d   BAT   A l g o rit h m , "   In ter n a ti o n a l  J o u rn a l  o f   El e c trica l  a n d   C o mp u ter   E n g in e e rin g   ( IJ ECE ) ,  v o l.   8 ,   n o .   2 ,   p p .   1 1 9 4 - 1 2 1 3 ,  2 0 1 8 .   [3 ]   P .   W a n g , " P a tt e rn   re c o g n it io n ,  m a c h in e   in telli g e n c e   a n d   b io m e tri c s , "   S p rin g e r  Be rli n   He i d e lb e rg ,   2 0 1 1 .   [4 ]   A .   Ro ss   a n d   J.  A n il ,   " Bio m e tri c   s e n so r  in tero p e ra b il it y :  A   c a se   stu d y   in   f in g e rp rin ts , "   In   ECCV   W o rk sh o p   Bi o AW ,   p p .   1 3 4 - 145 ,   2 0 0 4 .   [5 ]   M .   N.  A b d u lw a h e d   a n d   A .   k a m il   A h m e d ,  " U n d e rwa ter  I m a g e   d e - n o sin g   u si n g   d isc re te  w a v e let  tra n sf o rm   a n d   p re - w h it e n in g   f il ter , "   T EL KOM NIKA  T e lec o mm u n ica ti o n   Co mp u ti n g   E lec tro n ics   a n d   C o n tr o l ,   v o l .   1 6 ,   n o .   6 ,   2 0 1 8 .   [6 ]   R. M .   Zay e d ,   " Op ti m u m   I m a g e   F i l ters   f o r  V a rio u s  T y p e s   o f   No ise , "   T EL KOM NIKA  T e lec o mm u n ica ti o n   C o mp u ti n g   El e c tro n ics   a n d   C o n tro l ,   v o l.   1 6 ,   n o .   5 ,  2 0 1 8 .   [7 ]   B.   S t o jan o v i,   O.  M a rq u e s,  a n d   A.  Ne k o v i ,   " L a ten t  o v e rlap p e d   f in g e rp rin t  se p a ra ti o n :  a   re v iew , "   M u lt ime d i a   T o o ls   a n d   Ap p li c a ti o n s ,  7 6 ( 1 5 ) ,   p p . 1 6 2 6 3 - 1 6 2 9 0 ,   2 0 1 7 .   [8 ]   C.   W u ,   S .   T u ly a k o v ,   V .   G o v in d a ra ju ,   " Ro b u st  p o in t - b a se d   f e a tu re   fin g e rp rin t  se g m e n tatio n   a lg o rit h m , "   Ad v a n c e s   in   Bi o me trics ,  p p . 1 0 9 5 - 1 1 0 3 ,   2 0 0 7 .   [9 ]   E.   Zh u ,   J.  Yin ,   C.   Hu ,   G .   Z h a n g ,   " A   s y ste m a ti c   m e th o d   f o r  f in g e rp rin t  ri d g e   o rien tati o n   e stim a ti o n   a n d   im a g e   se g m e n tatio n , " .  P a tt e rn   Rec o g n it i o n ,  3 9 (8 ),   p p . 1 4 5 2 - 1 4 7 2 ,   2 0 0 6 .   [1 0 ]   N. V .   B o u lg o u ris,   K . N.  P lata n io t is ,   E.   M ich e li - T z a n a k o u ,   " Bio m e tri c s:  th e o ry ,   m e th o d s,  a n d   a p p li c a ti o n s , "   J o h n   W il e y   &   S o n s ,   ( Vo l.   9 ) ,   2 0 0 9 .   [1 1 ]   Y.  X .   L i,   X . Q.  P e n g   a n d   S .   L i,   " F in g e rp rin t  im a g e   s e g m e n tatio n   m e th o d   b a se d   o n   li n e a r  su p p o r t  v e c to r  m a c h in e , "   Ap p li c a ti o n   Res e a rc h   o f  C o mp u te rs ,  2 5 ( 1 2 ),   p p .   3 6 6 9 - 3 6 7 0 ,   2 0 0 8 .   [1 2 ]   M .   U.  A k ra m ,   A .   Ay a z   a n d   J.  Im ti a z ,   " M o rp h o l o g ica l  a n d   g ra d ien t  b a se d   f in g e rp rin t  im a g e   se g m e n ta ti o n " ,   In ter n a t io n a l  C o n fer e n c e   o n   I n fo r ma ti o n   a n d   Co mm u n ica ti o n   T e c h n o l o g ies   ( ICICT ) ,  p p .   1 4 ,   2 0 1 1 .   [1 3 ]   H.  L i  a n d   Y.  P in g ,   " A   n o v e l  a p p r o a c h   o f   K - m e a n s  b a se d   f in g e rp rin t  se g m e n tatio n   a lg o rit h m " ,  In   In stru me n ta ti o n   &   M e a su re me n t,   S e n so r Ne tw o rk   a n d   Au to ma ti o n ,   IE EE   I n ter n a t io n a l   S y mp o si u m o n ,  Vo l.   1 ,   p p .   2 1 8 - 2 2 1 ,   2 0 1 2 .   [1 4 ]   G .   Y a n g ,   G. - T .   Zh o u ,   Y.  Yi n ,   a n d   X .   Ya n g ,   " K - M e a n s  Ba se d   F in g e rp rin t  S e g m e n tatio n   w it h   S e n so r  In tero p e ra b il it y , "   EURA S IP  J .   A d v . S ig n a l   Pro c e ss ,   v o l.   2 0 1 0 ,   n o .   1 ,   p .   7 2 9 3 7 8 ,   2 0 1 0 .   [1 5 ]   G .   Ya n g ,   Y.  L i,   Y.  Yin ,   a n d   Y. - S .   L i,   " Tw o - L e v e l  Ev a lu a ti o n   o n   S e n so r  In ter o p e ra b il it y   o f   F e a tu re s   in   F in g e rp ri n t   Im a g e   S e g m e n tatio n , "   S e n so rs ,  v o l.   1 2 ,   n o .   1 2 ,   p p .   3 1 8 6 3 1 9 9 ,  2 0 1 2 .   [1 6 ]   S .   R. S u ra lk a r  a n d   P .   M .   P a ti l ,   " Co rre latio n   b a se d   F in g e rp ri n t  Im a g e   S e g m e n tatio n , "   In t.   J .   Co m p u t .   Ap p l . ,   v o l .   6 8 ,   n o .   7 ,   p p .   1 3 ,   2 0 1 3 .   [1 7 ]   M .   F .   F a h m y   a n d   M .   A .   T h a b e t,   " A   f in g e rp rin t  se g m e n tatio n   t e c h n iq u e   b a se d   o n   m o rp h o l o g ica l  p ro c e ss in g , "   In   S i g n a l  Pro c e ss in g   a n d   In fo rm a t io n   T e c h n o lo g y   ( IS S PIT ),   IEE E  I n ter n a t io n a l  S y mp o siu m  o n ,   p p .   0 0 0 2 1 5 - 0 0 0 2 2 0 ,  2 0 1 3 .   [1 8 ]   D.  Da s  a n d   S .   M u k h o p a d h y a y ,   " F in g e rp rin t  Im a g e   S e g m e n tatio n   Us in g   Blo c k - Ba se d   S tatisti c s  a n d   M o rp h o l o g ica l  F il terin g , "   Ara b .   J .   S c i.   E n g .,   v o l.   4 0 ,   n o .   1 1 ,   p p .   3 1 6 1 3 1 7 1 ,  2 0 1 5 .   [1 9 ]   A . A ,   A b b o o d , S .   G h a z a li ,   A . R,   A th e e r  Ak ra m   a n d   U.P .   S a b i n e ,   " S e g m e n tatio n   a n d   e n h a n c e m e n t  o f   f in g e rp rin t  im a g e s   b a se d   o n   a u to m a ti c   th re sh o ld   c a lcu latio n s , "   In   In ter n a t io n a l  Co n fer e n c e   o f  Relia b le  In fo rm a t io n   a n d   Co mm u n ica ti o n   T e c h n o l o g y   S p ri n g e r ,   p p . 4 0 0 - 4 1 1 ,  2 0 1 7 .   [2 0 ]   V .   M h a sk e - Dh a m d h e re   a n d   S .   V a n jale ,   " A   n o v e l  a p p ro a c h   f o r   p h ish i n g   e m a il s   re a l  ti m e   c la s sif ica ti o n   u sin g   k - m e a n s a lg o rit h m , "   In ter n a ti o n a l  J o u rn a l  o f  E n g in e e rin g   a n d   T e c h n o lo g y ,  7 ,   n o .   1 . 2   ,   9 6 - 1 0 0 ,  2 0 1 8 .   [2 1 ]   G .   G a n   a n d   M . K. P .   Ng ,   " k - m e a n s   c lu ste rin g   w it h   o u tl ier rem o v a l , "   Pa tt e rn   Rec o g n it io n   L e tt e rs ,   9 0 ,   p p . 8 - 14 ,   2 0 1 7 .   [2 2 ]   J.  Qin ,   W .   F u ,   H.  G a o   a n d   W . X .   Z h e n g ,   " Distrib u ted   K - M e a n s  A l g o rit h m   a n d   F u z z y   C - M e a n s  A l g o rit h m   f o r   S e n so r  Ne tw o rk s  B a se d   o n   M u lt i a g e n t  Co n se n su s  T h e o ry , "   IEE E  tra n sa c ti o n s  o n   c y b e rn e ti c s ,   4 7 ( 3 ),   p p . 7 7 2 - 7 8 3 ,  2 0 1 7 .   [2 3 ]   Ester,   M a rti n ,   H. P   Krie g e l,   J.  S a n d e r,   X .   Xu ,   " A   d e n sity - b a se d   a l g o rit h m   f o r  d isc o v e rin g   c lu ste rs  in   larg e   sp a ti a l  d a tab a se s w it h   n o ise , "   In   K d d ,   v o l.   9 6 ,   n o .   3 4 ,   p p .   2 2 6 - 2 3 1 ,   1 9 9 6 .   [2 4 ]   R.   C.   G o n z a lez   a n d   R.   E.   W o o d s,   " Dig ial  I m a g e   P ro c e ss in g , "   Pre n ti c e   Ha ll ,   2 0 0 3 .   [2 5 ]   D.  M a io ,   D.  M a lt o n i,   R.   Ca p p e ll i  e t  a l,   " F v c 2 0 0 4 :  T h ir d   f in g e rp rin t  v e rif ic a ti o n   c o m p e ti ti o n   b i o m e tri c   a u th e n ti c a ti o n , "   S p rin g e r B e rlin   He id e lb e rg ,   p p .   1 - 7 ,  2 0 0 4 .   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.