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指纹图像质量自动评测方法#

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指纹图像质量自动评测方法任群张晓鹏田捷(中国科学院自动化研究所复杂系统与智能科学实验室,北京
摘要:本文给出了一种实用的指纹图像自动评测算法.该方法首先基于视觉特性的客观测度,给出几种评测参数的定义、然后利用边缘高细节点的信息计算这些评测参数,最后,用加权平均的方法得到指纹图像的质量分数.采用FVC2000数据库测试结果表明,该算法比较准确地定量反映了指纹图像的质量,其反映的指纹图像质量与人的视觉效果基本一致,保证了自动指纹识别技术的高性能.
关键词:指纹图像质量特征点指纹识别客观评测Automatic Measures of Fingerprint Qun Zhang Xiaopeng Tian Jie(AILAB, Institute of Automation, The Chinese Academy of Sciences, Measuring of fingerprint image quality plays an important role in identification system. This paper evaluation method forfingerprint image quality. According to the edge feature map,quality control scores areobtained based on some or all of the given criteria.Then quality control modules decisions with the uniform images taken fromFVC2000 databases were tested. Experimental results show that our algorithm caneffectively work in AFIS for the high accuracy rate.
KEYWORDS: Fingerprint image quality Feature dots Fingerprint evaluation
一、引言指纹识别技术是通过取像设备读取指纹图像,然后用计算机识别软件提取指纹的特征数据,最后通过匹配识别算法得到识别结果,以确定指纹所有人身份的生物特征识别技术.它主要涉及指纹图像采集,指纹图像处理,特征提取,保存数据,特征值的比对与匹配等过程.伴随着计算机技术和信息处理与识别技术的不断进步,指纹识别技术得到了迅猛的发展,现已成为最成熟,最可接受的一种生物特征识别技术,是可以在公安、网络管理,银行、社保、雇员证明,海关身本文得到国家自然科学基金和863计划的资助.
联系作者:任群; 张晓鹏; 田捷份鉴定,电子门襟等许多领域广泛深入应用的技术,具有重要的理论研究意义和市场应用价值.指纹图像质量的自动评测在自动指纹识别系统中有着重要的实际价值[3]影响自动指纹识别系统水平的最重要的因素之一是在注册和辨识过程中对那些采集质量差的指纹的判别及处理能力.一个较好的指纹识别系统应要求用户在登记指纹时多次获取指纹、然后,把最好的指纹或每次获得的指纹的综合的结果作为注册的指纹.同时,为了得到较好的识别率,在匹配之前有必要对质量较差的指纹图像先进行特殊的图像预处理,然后再进行辨识.为这个目标,涉及的指纹图像处理操作是设计一个适合,有效的指纹图像质量自动评测方法.刚采集的指纹原始图像一般有很多噪音,图像质量存在差异.这主要是由受采集者平时的工作和环境引起的,比如,手指褪皮,有刀伤,疤,痕,手指被弄脏,干燥,湿润等.同时,也与指纹采集仪的性能有着密切的关系,比如,光学全反射技术干手指差,但汗多的和稍脏的手指成像模糊;硅晶体电容传感技术干手指好,但汗多的和稍脏的手指不能成像.图1和图2分别给出了较好和较差的指纹图像的例子[1,2]a. 基于硅晶体电容传感技术采集b基于光学全反射技术采集图1较好的指纹图像a. 基于硅晶体电容传感技术采集b 基于光学全反射技术采集图2较差的指纹图像表1给出了带有指纹图像质量评测模块的自动指纹识别系统框图.表1带有指纹图像质量评测模块的自动指纹识别系统指纹采集图像处理细节点数据库指纹图像细节点模板细节点的快速高效的需求.1998年,美国CJIS(The Criminal Justice 给出了指纹图像采集技术细则,仅是定性地对指纹图像信噪比、灰度分布、几何扭曲等特性作了要求[7]现有国外市场推出的有质量评测功能的指纹识别产品、由于还没有广泛应用,我们无法用标准的数据库进行评估,如美国Veridicom公司的自动指纹识别系统[8.由于人眼通常是最终的信息接受者、本文基于视觉特性的客观测度设计了独特的指纹质量判断算法.该方法首先基于视觉特性的客观测度,给出几种评测参数的定义、然后利用边缘高细节点的信息计算这些评测参数,最后,用加权平均的方法得到指纹图像的质量分数.该方法可以在增强处理,提取细节点操作之前或之后有效定量地判定指纹图像的质量,对指纹上的褶皱,疤痕等影响指纹图像质量的因素进行分析,消除质量较差的指纹区域的不良影响、提高了特征点的有效性和匹配的准确率;实现了高速度和高准确率的结合,保证了自动指纹识别技术的高性能.
二、指纹图像质量评测标准图像质量通常以人的主观判决作为评价准则,评测者通过观测一系列图像,再根据损伤的可见程度进行评级.然而这种方法十分沉闷乏味,费时,且受评测者背景知识,评测动机等等其他因素的限制和影响.在实际应用中、能够准确预测主观评级的客观测度(即数学算法)是亟待解决的难题首先,我们根据专家视觉评测过程给出下面几种不同的测量参数:
1.指纹图像有效大小Q1 对指纹图像而言、研究的兴趣主要在于图像中的指纹本身、而背景图像在我们的研究中没有意义.所以我们通过特殊的图像分割技术从采集的原始指纹图像中提取出感兴趣的有效前景指纹图像,并计算该前景指纹图像与原始指纹图像的面积百分比Q1,Q1越小,说明有效指纹图像面积越小.给定阈值T1,若Q1

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