"নব্য রাজাকার গোষ্ঠির প্রবেশ নিষেধ"
ফিন্গার প্রিন্ট রিকগনিশন মূলত ডিজিটাল ইমেজ প্রসেসিং এর একটি প্রয়োগ। হাতের ছাপের কিছু ইউনিক বৈশিষ্ট্য বা ফিচার আছে। ফিন্গার প্রিন্ট ইমেজ থেকে সেই সব ফিচার বিভিন্ন ধাপে বের করে আনা হয়। সত্যিকার অর্থে ইমেজ থেকে ফিচার বের করে আনার ব্যাপারটি কে ইমেজ প্রসেসিং বলা হয়ে থাকে। গাড়ির নাম্বার প্লেট থেকে সিসি ক্যামরার মাধ্যমে নাম্বার বের করে আনা, চোখের আইরিশ রিকগনিশন, কারেন্সি রিকগনিশন, রোবটের ভিশন ইত্যাদি ইমেজ প্রসেসিং এর প্রয়োগ গুলোর মধ্যে অন্যতম।

প্রথমে হাতের আঙ্গুলের ফিচার গুলোর সাথে পরিচিত হওয়া যাক। এই ফিচার গুলো সম্পর্কে ধারনা থাকলে আপনি দুইটি ফিন্গার প্রিন্টের মধ্যে পার্থক্য গুলো বুঝতে পারবেন। রিজ (Ridge): আমরা আঙ্গুলের দিকে তাকালে যে রেখা গুলো দেখি সেগুলো কে রিজ বলা হয়। ভ্যালি (Valley): দুইটা রিজের মাঝখানের অংশকে ভ্যালি বলা হয়। টার্মিনেশন (terminations): রিজ এর শেষ প্রান্তকে টার্মিনেশন বলা হয়।

বাইফাকেইশন (bifurcations ) : যে স্থান থেকে রিজের শাখা তৈরী হয়। সহজ অর্থে হাতের ছাপের যে পয়েন্টে একটি রেখা থেকে দুইটি রেখা তৈরী হয় সেই পয়েন্টি হল বাইফাকেইশন। নিচের ছবিতে টার্ম গুলো দেখানো হল। মাইনিশীউ(Minutiae): এটি সবচেয়ে গুরুত্বপুর্ন। আঙ্গুলের ছাপের যেখানে টার্মিনেশন কিংবা বাইফাকেইশন থাকে, সেখানে একটি বিন্দু কল্পনা করা হয়।

এই কল্পিত বিন্দুটিই হল মাইনিশীউ। অন্য কথায় টার্মিনেশন এবং বাইফাকেইশন হল মাইনিশীউ। ছবিতে ডট গুলো হল মাইনিশীউ মাইনিশীউ হল আঙ্গুলের ছাপের মূল সনাক্তকারী বৈশিষ্ট্য। মাইনেশিউ গুলোর লোকেশন এক এক ফি্ন্গার প্রিন্টে এক এক রকম। দুইটি ফিন্গার প্রিন্ট কি এক হওয়া কি সম্ভব? এটির জন্য একটি প্রবেবিলিটির হিসাব আছে।

দুইটি ফিন্গার প্রিন্ট এক হওয়ার সম্ভাবনা ১ এর মধ্যে ১.৯ x ১০^ ১৫। আঙ্গুলের ছাপের ছবি থেকে ফিচার বের করার প্রক্রিয়া গুলো হল... ১। আঙ্গুলের ছাপের ছবি সংগ্রহ করা ২। ইমেজকে গেরি স্কেলে কনভার্ট করা ৩। ছবির অপ্রয়োজনীয় অংশ বাদ দেয়া ৪।

আঙ্গুলের ছাপের ছবির মান বাড়ানো ৫। আঙ্গুলের ছাপের ছবিকে বাইনারী ছবিতে পরিবর্তিত করা ৬। বাইনারী ছবির রিজ অংশকে চিকন করা ৭। বাইনারী ছবি থেকে মাইনিশীউ বের করা ৮। সনাক্তকরন ধাপ গুলো মধ্যে গুরুত্বপুর্ণ বিষয় হল আঙ্গুলের ছাপের ছবি সংগ্রহ: বিভিন্ন সেন্সরের মাধ্যমে এই কাজটি করা হয়।

এর মধ্যে অপটিকেল সেন্সর গুলো সবচেয়ে ভালো। ইমেজকে গেরি স্কেলে কনভার্ট করা: কালার ইমেজকে সাদাকালো ছবিতে নিয়ে আসা। অনেকটা এই ছবির মত.... আঙ্গুলের ছাপের ছবির মান বাড়ানো: সাধারনত ফিন্গার প্রিন্ট ইমেজ গুলো ঠিক মত পাওয়া যায় না। এটার কারন হয়ত ঠিক মত আঙ্গুলের ছাপ সেন্সরে না বসা। হতে পারে ক্ষয় প্রাপ্ত আঙ্গুলের ছাপ।

আরো নানা কারনে ছবির মান আশানুরূপ থাকে না। এই কারনে ফলস রিজেকশন হয় বেশি। সিস্টেমের একুরেসী কমে যায়। তাই বিভিন্ন ফিল্টারের মাধ্যমে ছবির মান বাড়ানোর কাজটি করা হয়,যেমন গেবর ফিল্টার,ফাস্ট ফুরিয়ার ট্রান্সফর্ম। ফাস্ট ফুরিয়ার ট্রান্সফর্ম ছবি কে ফ্রিকুয়েন্সি অ্যারে তে ভাগ করে ফেলে।

আমরা ফ্রিকুয়েন্সি অ্যারেকে পরিবর্তন করতে পারি, আর পরির্বতিত ফ্রিকুয়েন্সি অ্যারেকে আবার ছবিতে রুপান্তর করতে পারি। ছবিকে ফ্রিকুয়েন্সি অ্যারেতে পরিবর্তন করার পর ফ্রিকুয়েন্সি ম্যনুপুলেশনের মাধ্যমে ছবির মান বাড়াতে পারি। যেমন ছবির উজ্বলতা পরিবর্তন করতে পারি। একটা উদাহরন হতে পারে বার কোড। বার কোডে থাকে সাদা অংশ এবং কালো অংশ।

যেখানে সাদা অংশের শেষ এবং কালো অংশের শুরু সেখানে ফ্রিকুয়েন্সির পরিবর্তন সবচেয়ে বেশী। এই ফ্রিকুয়েন্সির পরিবর্তন যেখানে বেশী সেখানে যদি পরিবর্তন আরো বাড়িয়ে দিয়ে আবার ছবিতে রুপান্তর করলে কি হবে? সাদা অংশের সাথে কালো অংশের শার্প পরিবর্তন হবে ফলে ছবির মান বৃদ্ধি পাবে। ছবির মান বাড়ানোর আগে ও পরের অবস্থা আঙ্গুলের ছাপের ছবিকে বাইনারী ছবিতে পরিবর্তিত করা এখনে রিজ গুলোকে ০ দ্ধারা এবং ভ্যালীকে ১ দ্ধারা পরিবর্তন করা হয়। নিচের ছবির মত বাইনারী ছবির রিজ অংশকে চিকন করা আমরা যে ইমেজ টা পেলাম সেটার রিজ অংশটাকে ১ পিক্সেলে নিয়ে আসব, নিচের ছবিতে সেটা দেখানো হয়েছে থিন করার আগে ও পরের ছবি নিচের মত হবে এই ইমেজটি আঙ্গুলের ছাপের প্রয়োজনীয় ফিচার বের করার জন্য তৈরী। বাইনারী ছবি থেকে মাইনিশীউ বের করা এখন থিন করা ইমেজ টা থেকে কিভাবে টার্মিনেশন কিংবা বাইফাকেইশন বের করা হবে? নিচের ছবিটা লক্ষ্য করুন থিন করা ইমেজ টা কে পিক্সেল বাই পিক্সেল প্রসেস করা হয়,সব খানে ৩*৩ খোপ আঁকারে নেয়া হয়, ছবিতে পিক্সেল অরিয়েন্টেশন এ সেটা দেখানো হয়েছে।

এখন যে অরিয়েন্টেশনে দুইটি পিক্সেল ১ এবং বাকী পিক্সেল গুলো ০ ,সেই খোপে একটি টার্মিনেশন এবং যে অরিয়েন্টেশনে চারটি পিক্সেল ১ এবং বাকী পিক্সেল গুলো ০ ,সেই খোপে একটি বাইফাকেইশন পাওয়া যাবে। উভয় ক্ষেত্রে আমরা মাইনেশীউ কল্পনা করতে পারি। যে সকল অরিয়েন্টেশনে পাঁচটি পিক্সেল ১ এবং বাকী পিক্সেল গুলো ০ ,সেই সকল খোপে টার্মিনেশন কিংবা বাইফাকেইশন অনুপস্হতি। অর্থাৎ খোপটি একটি নিরবিছিন্ন রিজ নির্দেশ করে যাতে মাইনেশীউ নাই। সানক্তকরন পদ্ধতি ধরা যাক ডাটা বেইসে আগে থেকেই কিছু ফিন্গার প্রিন্ট টেমপ্লেট রাখা আছে।

এখন সিস্টেমে একটি ফিন্গার প্রিন্ট দিলে সেটা ডাটা বেইসের ফিন্গার প্রিন্টের সাথে চারটি বৈশিষ্ট্য মিলিয়ে দেখবে ১. দুইটি মাইনেশীউ এর মধ্যে দুরত্ব (A) ২. দুইটি মাইনেশীউ এর মধ্যে কোন (B) ৩. এক্স অক্ষের সাপেক্ষে মাইনেশীউ এর দূরত্ব (C) ৪. ওয়াই অক্ষের সাপেক্ষে মাইনেশীউ এর দূরত্ (D) এর মধ্যে চারটি বৈশিষ্ট্য ডাটা বেইসের কোন ফিন্গার প্রিন্টের সাথে মিলে গেলে ইনপুট দেয়া ফিন্গার প্রিন্ট (Ai,Bi,Ci,Di) ও ডাটা বেইসের ফিন্গার প্রিন্ট (As,Bs,Cs,Ds) হুবহু এক। অথবা এর যে কোন একটি না মিললে ফিন্গার প্রিন্টটির তথ্য ডাটা বেইসে নাই। ফ্লো চার্টে এই ব্যপারটি বুঝানো হয়েছে ফিন্গার প্রিন্ট সনাক্তকরনের হাজারটা(কথার কথা আর কি) নিয়ম আছে। কম্পিউটিং এ মাইনেশীউ ডিটেকশন টা সব চেয়ে জনপ্রিয় এবং সহজ। এখানে অনেক টার্ম হয়ত অপরিচিত থাকতে পারে, কোথাও বুঝতে সমস্যা হলে জানাতে পারেন।

আপডেট করার চেষ্টা করব। যে সব পেপারের সাহায্য নেওয়া হয়েছে [1] Gualberto Aguilar, Gabriel Sánchez, Karina To scano, Moisés Salinas, Mariko Nakano, Hector Perez “Fingerprint Recognition” National Polytechnic Institute, Av. Santa Ana 1000, 04430 Mexico D.F. Mexico [2] Tsong-Liang Huang, Che-Wei Liu, Jui-Peng Lin, Chien-Ying Li, Ting-Yi Kuo “A Novel Scheme for Fingerprint Identification” Department of Electrical Engineering, Tamkang University 151, Ying-Chuan Rd. Tamsui, Taipei County Taiwan 25137, R.O.C. [3] A. Wahab, S.H. Chin, and E.C. Tan, “Novel Approach to Automated Fingerprint Recognition”, IEE Proc. Vision, Image and Signal Processing, vol. 145, no. 3, June 1998, pp. 160-166. [4]Neil Yager Æ Adnan Amin “Fingerprint classification: a review” Received: 24 April 2003 / Accepted: 2 February 2004 / Published online: 9 March 2004.Springer-Verlag London Limited 2004 [5] R.W. Zhou, C. Quek, G.S. Ng, “Novel Single-Pass Thinning Algorithm”, Pattern Recognition Lett., vol. 16, no. 12,1995, pp. 1267-1275. [6] Raymond Thai “Fingerprint Image Enhancement and Minutiae Extraction” Technical report, The University of Western Australia, 2003 [7] Davide maltoni “Fingerprint Recognition Tutorial 1`”the 2nd international conference on biometrics 26 aug 2007, Korea University. [8] Gualberto Aguilar, Gabriel Sanchez, Karina Toscano, Mariko Nakano, Hector Perez ESIMECulhuacan, National Polytechnic Institute “Multimodal Biometric System Using Fingerprint”International Conference on Intelligent and Advanced Systems 2007 [9] D.S. Zorita, J.O. Garcia, S.C. Llanas and J.G. Rodriguez, "Minutiae Extraction Scheme for Fingerprint Recognition Systems", Proceedings of the 7th International Conference on Image Processing,Vol.3,pp.254-257,2001. [10] Digital Image Processing, second edition. written by Rafael C. Gonzalez( University of Tennessee) & Richard E.Woods (MedData Interactive) published by Prentice hall, New Jersey.
 
।