生物識別和影像處理

在這個資訊時代，影像佔據了巨大的份額。在生物識別中，影像處理是識別個人（其生物識別影像先前儲存在資料庫中）所必需的。面部、指紋、虹膜等都是基於影像的生物識別技術，需要影像處理和模式識別技術。

為了使基於影像的生物識別系統能夠準確地工作，它需要以非常清晰且未經篡改的形式擁有使用者生物識別資訊的樣本影像。

生物識別中影像處理的需求

使用者的生物識別影像被輸入到生物識別系統中。系統被程式設計為使用方程式處理影像，然後儲存每個畫素的計算結果。

為了選擇性地增強資料中的某些精細特徵並去除某些噪聲，數字資料會進行各種影像處理操作。

影像處理方法可以分為三個功能類別：

影像恢復

影像恢復主要包括：

• 減少在採集樣本時引入的影像噪聲。
• 去除生物識別註冊過程中出現的失真。

影像平滑減少影像中的噪聲。平滑是透過用相鄰畫素的平均值替換每個畫素來執行的。生物識別系統使用各種濾波演算法和降噪技術，如中值濾波、自適應濾波、統計直方圖、小波變換等。

影像增強

影像增強技術可以提高影像任何部分或特徵的可見性，並抑制其他部分的資訊。只有在恢復完成後才會進行。它包括增亮、銳化、調整對比度等，以便影像可用於進一步處理。

特徵提取

從影像中提取兩種型別的特徵，即：

• 一般特徵 - 用於描述影像內容的形狀、紋理、顏色等特徵。

• 特定領域特徵 - 它們是應用程式相關的特徵，例如面部、虹膜、指紋等。Gabor濾波器用於提取特徵。

當從影像中提取特徵後，您需要選擇合適的分類器。廣泛使用的分類器最近鄰分類器，它將候選影像的特徵向量與儲存在資料庫中的影像的向量進行比較。

B樣條曲線是在指紋生物識別系統中應用於描述曲線模式的近似方法。B樣條曲線的係數用作特徵。在虹膜識別系統中，虹膜影像使用離散小波變換（DWT）進行分解，然後將DWT係數用作特徵。