耳紋圖像特征的三維識別技術(shù)研究

尤鴻霞　黃艷艷

摘 要： 為了提高對耳紋圖像的三維識別能力，提出一種基于脊波變換的耳紋圖像分塊特征提取和三維識別技術(shù)。采用二維傅里葉變換方法進(jìn)行耳紋圖像的亞像素級特征分解，結(jié)合區(qū)域網(wǎng)格徑向劃分方法進(jìn)行圖像分割，對耳紋圖像的子塊像素點進(jìn)行自適應(yīng)融合濾波，實現(xiàn)圖像降噪，使用脊波變換進(jìn)行耳紋圖像三維特征重構(gòu)，使用多尺度Retinex信息增強(qiáng)方法輸出圖像的辨識特征點，實現(xiàn)耳紋圖像三維識別。仿真結(jié)果表明，采用該算法進(jìn)行耳紋圖像特征識別的精度較高，圖像輸出質(zhì)量較好。

關(guān)鍵詞： 耳紋圖像； 特征提??； 三維識別； 脊波變換； 圖像分割

中圖分類號： TN919?34； TP391 文獻(xiàn)標(biāo)識碼： A 文章編號： 1004?373X（2017）22?0091?04

Abstract： In order to improve the 3D recognition ability for the ear print image， an ear print images block feature extraction and 3D recognition technology based on ridgelet transform is proposed. The two?dimensional Fourier transform method is used to decompose the sub?pixel feature of the ear print image， and combined with the regional grid radial partition method for image segmentation. The subblock pixel points of the ear print image are performed with the adaptive fusion filtering to denoise the image. The ridgelet transform is adopted to carry out the 3D feature reconstruction of the ear print image. The multi?scale Retinex information enhancement method is employed to output the identification feature points of the image to realize the ear print image 3D recognition. The simulation results show that the algorithm has high precision for ear print image feature recognition and high image output quality.

Keywords： ear print image； feature extraction； 3D recognition； ridgelet transform； image segmentation

0 引 言

耳紋是人體的重要生命特征，耳紋如同指紋特征一樣能有效反應(yīng)人與人之間個體的差異性，因此，可以通過對耳紋特征三維識別進(jìn)行人體辨識，以此應(yīng)用在刑事偵查和警察辦案中，具有很好的人體識別性能。對圖像的三維識別是利用光學(xué)投影技術(shù)進(jìn)行數(shù)字化信息重建，利用圖像特征分布和三維放射特性進(jìn)行圖像數(shù)字化重建DRR（Digital Reconstructed Radiograph），結(jié)合直接體繪制技術(shù)對耳紋三維重建圖像的區(qū)域分割，通過模擬圖像的點分布和邊緣輪廓分布模型實現(xiàn)圖像三維全息投影，在全息投影中進(jìn)行圖像的特征提取和三維識別。傳統(tǒng)的耳紋圖像是三維識別采用紋理分割方法[1]，在對大規(guī)模的耳紋圖像處理時的實時性不好，不能實現(xiàn)批量圖像的自適應(yīng)篩選。針對上述問題，本文提出一種基于脊波變換的耳紋圖像分塊特征提取和三維識別技術(shù)，通過圖像處理算法優(yōu)化設(shè)計，實現(xiàn)三維識別改進(jìn)，最后進(jìn)行仿真測試，得出有效性結(jié)論。

1 圖像采集和分塊預(yù)處理

對耳紋圖像特征的三維識別的研究建立在對圖像的特征采集和分塊處理基礎(chǔ)上。圖像采集系使用數(shù)碼設(shè)備NikonD7200，采集的感光度設(shè)定為100。采用Radon尺度變換構(gòu)建圖像分塊的4×4網(wǎng)格區(qū)域，采用一維小波變換進(jìn)行耳紋圖像的角度和頻率分解；利用圖像的稀疏先驗信息進(jìn)行耳紋角點檢測，利用圖像二維傅里葉變換進(jìn)行超像素分割[2]，實現(xiàn)圖像的像素特征采集；對采集結(jié)果通過脊波變換進(jìn)行三維特征提取，實現(xiàn)耳紋特征識別。根據(jù)上述設(shè)計原理，得到耳紋圖像特征三維識別總體實現(xiàn)構(gòu)架如圖1所示。

2 耳紋特征的三維識別

2.1 耳紋圖像自適應(yīng)融合濾波

本文在進(jìn)行了耳紋圖像采集和分塊預(yù)處理的基礎(chǔ)上，進(jìn)行耳紋圖像特征三維識別優(yōu)化處理，提出一種基于脊波變換的耳紋圖像分塊特征提取和三維識別技術(shù)。采用二維傅里葉變換方法進(jìn)行耳紋圖像的亞像素級特征分解[4]，特征分解方程描述為：

2.2 圖像的辨識特征點信息增強(qiáng)

在4個3×3子塊模型中，使用脊波變換進(jìn)行耳紋圖像三維特征重構(gòu)，圖像中的耳紋分布紋理特征集為：

3 仿真實驗分析

仿真測試運行平臺為Windows 7系統(tǒng)，Pentium（R）4 CPU 3.00 GHz，采用Matlab圖像處理軟件進(jìn)行圖像處理算法的編程設(shè)計，在人體耳紋特征庫ear Database ddl中選擇兩組樣本作為訓(xùn)練集和測試集，分別表示男性耳紋和女性耳紋，樣本個數(shù)分別為4個和7個，如圖2所示。

以上述耳紋樣本為研究對象，取一組樣本進(jìn)行測試，采用不同方法進(jìn)行三維識別和特征提取，得到識別結(jié)果如圖3所示。分析圖3結(jié)果得知，采用本文方法進(jìn)行耳紋識別，輸出圖像的像素值更高，成像質(zhì)量更好，提高耳紋識別的精度。endprint

4 結(jié) 語

本文提出一種基于脊波變換的耳紋圖像分塊特征提取和三維識別技術(shù)。采用二維傅里葉變換方法進(jìn)行耳紋圖像的亞像素級特征分解，結(jié)合區(qū)域網(wǎng)格徑向劃分方法進(jìn)行圖像分割，對耳紋圖像的子塊像素點進(jìn)行自適應(yīng)融合濾波，實現(xiàn)圖像降噪，使用脊波變換進(jìn)行耳紋圖像三維特征重構(gòu)，使用多尺度Retinex信息增強(qiáng)方法輸出圖像的辨識特征點，實現(xiàn)耳紋圖像三維識別。分析得出，采用本文算法進(jìn)行耳紋圖像特征識別的精度較高，圖像輸出質(zhì)量較好，具有較好的辨識性能。

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