指紋認識システム (Fingerprint-Recognition)

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指紋認識システム (Fingerprint-Recognition)

指紋認識システム (Fingerprint-Recognition)

本リポジトリは、Pythonで実装された入門向けの指紋認識システムです。ORB（Oriented FAST and Rotated BRIEF）による局所特徴抽出と、SVM（サポートベクターマシン）による分類を組み合わせ、指紋画像の前処理、特徴量抽出、機械学習モデルの学習、予測および可視化、モデル保存までをカバーします。シンプルな構成で学習用データセットを指定するだけで実行でき、画像処理やバイオメトリ認証の基礎を学ぶ教材として適しています。セットアップは requirements.txt による依存関係インストールと、コード内のデータセットパス更新のみで始められます。（約300字）

https://github.com/Shivadharshini-V/Fingerprint-Recognition

概要

このリポジトリは、ORB特徴量とSVMを組み合わせた指紋認識の学習用プロジェクトです。主な処理は指紋画像の前処理（ノイズ除去やコントラスト補正など想定される手順）、ORBによる特徴点抽出、抽出した特徴からSVMで個人識別モデルを学習し、保存したモデルを用いて新しい指紋画像から人物IDを予測・可視化する流れを含みます。実行方法は簡潔で、依存関係のインストールとデータセットパスの指定、predict_image() 関数呼び出しでテストできます。教育目的で分かりやすくまとまっているため、バイオメトリやコンピュータビジョン入門に向いています。（約300字）

GitHub

リポジトリの統計情報

  • スター数: 15
  • フォーク数: 0
  • ウォッチャー数: 15
  • コミット数: 8
  • ファイル数: 3
  • メインの言語: 未指定

主な特徴

  • ORBを用いた高速で回転不変な局所特徴抽出
  • SVMによる教師あり分類モデルの学習と予測
  • 指紋画像の前処理（読み込み、前処理パイプライン想定）
  • 学習済みモデルの保存と結果の可視化機能

技術的なポイント

READMEによれば、実装の中心はOpenCV系のORB特徴抽出とscikit-learn系のSVM分類器です。ORBはFASTによるコーナー検出とBRIEFに類するバイナリ記述子を組み合わせた手法で、回転不変性・高速性に優れるためリソースが限られる環境でも扱いやすい特徴量を生成します。指紋のような局所模様が重要なタスクでは、ORBのような局所特徴は局所パターンの差異を捉えやすく、マッチングや分類に適しています。

一方、SVMは高次元空間でのクラス間分離に強い汎用的な分類器で、少量のデータでも比較的安定した性能を発揮します。ただしSVMは固定長の特徴ベクトルを必要とするため、ORBが出力する「可変長の局所記述子列」をどのように固定長に変換するかが実装上の重要点になります。一般的な手法としては以下が考えられます：

  • Bag-of-Visual-Words（BoVW）: 全データからk-meansでコードブックを作り、各画像の記述子を最近傍コードワードへ割り当て、ヒストグラム（長さk）を特徴ベクトルとする。
  • 集約/プーリング: 記述子ごとの平均や分散をとって固定長ベクトルにする（平均ベクトル、VLADやFisher Vectorなどの高度な集約手法もある）。
  • 固定数のキーポイント選定とパディング: 代表的なN個の記述子を選び、存在しない分はゼロで埋める。

READMEには詳細な実装が明記されていませんが、実務的にはBoVWや集約手法がよく用いられます。前処理段階では、指紋画像固有の課題（低コントラスト、背景ノイズ、部分欠損、ずれや回転）に対応するため、グレースケール化、コントラスト強調（ヒストグラム均一化）、平滑化・ノイズ除去、局所二値化（Adaptive Thresholding）や細線化などの処理が効果的です。これらによりORBが検出するキーポイントの安定性が向上し、分類性能に寄与します。

実用化や改善点としては、データ拡張（回転・スケーリング・ノイズ付与）による汎化性能の向上、SVMのハイパーパラメータ（カーネル、C、gamma等）のグリッドサーチやクロスバリデーション、クラス不均衡対策（重み付けやサンプリング）などが有効です。また、近年はCNNベースのエンドツーエンド学習（学習済み特徴量の転移学習など）も高精度を出すための選択肢になりますが、計算コストやデータ量を考えるとORB+SVMの組み合わせは教育用や軽量実装として合理的です。

最後に、出力・可視化の観点では、検出キーポイントを描画して特徴抽出の挙動を確認したり、予測結果と合わせて混同行列や精度・再現率等を算出することで学習状況の把握がしやすくなります。モデル保存はjoblibやpickleが一般的で、保存モデルをロードしてpredict_image()を呼ぶことで簡単に推論が行えます。

（技術的なポイントは上記を参考に、実際のコード内で使われている前処理手順や特徴ベクトル生成法を確認してカスタマイズしてください。）

プロジェクトの構成

主要なファイルとディレクトリ：

  • README.md: file
  • output: dir
  • src: dir

まとめ

教育目的で始めやすく、ORB＋SVMの組合せで指紋認識の基礎を学べる良リポジトリです。（約50字）

リポジトリ情報：

  • 名前: Fingerprint-Recognition
  • 説明: This project implements a fingerprint recognition system using ORB for feature extraction and SVM for classification in Python. It preprocesses fingerprint images, trains a machine learning model, and predicts the person ID from new inputs. The system is designed for beginners to learn biometric authentication and image processing.
  • スター数: 15
  • 言語: null
  • URL: https://github.com/Shivadharshini-V/Fingerprint-Recognition
  • オーナー: Shivadharshini-V
  • アバター: https://avatars.githubusercontent.com/u/198939232?v=4

READMEの抜粋： Fingerprint Recognition using ORB and SVM

This project implements a fingerprint recognition system using ORB feature extraction and SVM classification in Python.

Features

  • Fingerprint preprocessing
  • ORB feature extraction
  • SVM classification
  • Prediction and visualization
  • Model saving

Requirements Install dependencies using:

pip install -r requirements.txt

How to Run

  1. Update dataset path in code
  2. Run the script in VS Code or Jupyter
  3. Use predict_image() for testing

Output Displa…