Изображения имеют огромную долю в эту эпоху информации. В биометрии обработка изображения требуется для идентификации человека, чье биометрическое изображение ранее сохранено в базе данных. Лица, отпечатки пальцев, радужная оболочка и т. Д. Представляют собой биометрические данные на основе изображений, которые требуют методов обработки изображений и распознавания образов.
Чтобы биометрическая система на основе изображений работала точно, ей необходимо иметь примерное изображение биометрической информации пользователя в очень четкой и не фальсифицированной форме.
Требование обработки изображений в биометрии
Изображение биометрического пользователя поступает в биометрическую систему. Система запрограммирована так, чтобы манипулировать изображением с помощью уравнений, а затем сохранять результаты вычислений для каждого пикселя.
Чтобы выборочно улучшить определенные тонкие особенности в данных и удалить определенный шум, цифровые данные подвергаются различным операциям обработки изображений.
Методы обработки изображений можно сгруппировать в три функциональные категории —
Восстановление изображения
Восстановление изображения в основном включает в себя —
- Уменьшение шума вводится в изображение во время получения образца.
- Устранение искажений появилось при зачислении в биометрию.
Сглаживание изображения уменьшает шумы на изображении. Сглаживание выполняется путем замены каждого пикселя на среднее значение соседним пикселем. Биометрическая система использует различные алгоритмы фильтрации и методы снижения шума, такие как медианная фильтрация, адаптивная фильтрация, статистическая гистограмма, вейвлет-преобразования и т. Д.
Улучшение изображения
Методы улучшения изображения улучшают видимость любой части или функции изображения и подавляют информацию в других частях. Это делается только после завершения восстановления. Он включает в себя повышение яркости, повышение резкости, регулировку контрастности и т. Д., Чтобы изображение можно было использовать для дальнейшей обработки.
Функция извлечения
Два типа функций извлекаются из изображения, а именно —
-
Общие характеристики — такие функции, как форма, текстура, цвет и т. Д., Которые используются для описания содержимого изображения.
-
Специфичные для домена функции — это зависящие от приложения функции, такие как лицо, диафрагма, отпечаток пальца и т. Д. Фильтры Gabor используются для извлечения функций.
Общие характеристики — такие функции, как форма, текстура, цвет и т. Д., Которые используются для описания содержимого изображения.
Специфичные для домена функции — это зависящие от приложения функции, такие как лицо, диафрагма, отпечаток пальца и т. Д. Фильтры Gabor используются для извлечения функций.
Когда функции извлечены из изображения, вам нужно выбрать подходящий классификатор. Широко используется классификатор Nearest Neighbor классификатор , который сравнивает вектор признаков изображения-кандидата с вектором изображения, хранящимся в базе данных.
B-сплайны — это приближения, применяемые для описания кривых в биометрических системах отпечатков пальцев. Коэффициенты B-сплайнов используются в качестве признаков. В случае системы распознавания радужной оболочки изображения радужной оболочки разлагаются с использованием дискретного вейвлет-преобразования (DWT), и коэффициенты DWT затем используются в качестве элементов.