Учебники

Биометрия и обработка изображений

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.

Функция извлечения

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.