Biometria e processamento de imagens
As imagens têm uma grande participação nesta era da informação. Na biometria, o processamento de imagens é necessário para a identificação de um indivíduo cuja imagem biométrica está armazenada previamente no banco de dados. Rostos, impressões digitais, íris, etc., são biométricos baseados em imagens, que requerem processamento de imagens e técnicas de reconhecimento de padrões.
Para que um sistema biométrico baseado em imagens funcione com precisão, ele precisa ter a imagem de amostra da biometria do usuário de uma forma muito clara e não adulterada.
Requisito de processamento de imagem em biometria
A imagem biométrica do usuário é alimentada no sistema biométrico. O sistema está programado para manipular a imagem por meio de equações e, a seguir, armazenar os resultados do cálculo para cada pixel.
Para melhorar seletivamente certos recursos finos nos dados e remover certos ruídos, os dados digitais são submetidos a várias operações de processamento de imagem.
Os métodos de processamento de imagem podem ser agrupados em três categorias funcionais -
Restauração de imagem
A restauração de imagens inclui principalmente -
- Reduzindo o ruído introduzido na imagem no momento da aquisição da amostra.
- A remoção de distorções apareceu durante a inscrição do biométrico.
A suavização da imagem reduz o ruído na imagem. A suavização é realizada substituindo cada pixel pelo valor médio com o pixel vizinho. O sistema biométrico usa vários algoritmos de filtragem e técnicas de redução de ruído, como filtragem de mediana, filtragem adaptativa, histograma estatístico, transformadas wavelet, etc.
Melhoria de imagem
As técnicas de aprimoramento de imagem melhoram a visibilidade de qualquer parte ou característica da imagem e suprimem as informações em outras partes. Isso é feito somente após a conclusão da restauração. Inclui brilho, nitidez, ajuste de contraste, etc., para que a imagem possa ser usada para processamento posterior.
Extração de característica
Dois tipos de recursos são extraídos da imagem, a saber -
General features - Os recursos como forma, textura, cor, etc., que são usados para descrever o conteúdo da imagem.
Domain-specific features - São recursos dependentes do aplicativo, como rosto, íris, impressão digital, etc. Os filtros Gabor são usados para extrair recursos.
Quando os recursos são extraídos da imagem, você precisa escolher um classificador adequado. O classificador amplamente utilizadoNearest Neighbor classifier, que compara o vetor de recursos da imagem candidata com o vetor da imagem armazenada no banco de dados.
B-Splinessão aproximações aplicadas para descrever padrões de curva em sistemas biométricos de impressão digital. Os coeficientes de B-Splines são usados como recursos. No caso do sistema de reconhecimento de íris, as imagens da íris são decompostas usando a Transformada Wavelet Discreta (DWT) e os coeficientes DWT são então usados como recursos.