Распознавание отпечатков пальцев — популярный метод биометрической идентификации, который нашел применение в различных областях, таких как криминалистика, контроль доступа и аутентификация. Одним из ключевых шагов в распознавании отпечатков пальцев является извлечение признаков, когда из изображения отпечатка пальца извлекаются значимые признаки, представляющие его уникальные характеристики. Пирамидальная гистограмма визуальных слов (PHOW) — это широко используемый метод извлечения признаков из изображений, включая изображения отпечатков пальцев. В этой статье мы рассмотрим, как можно использовать PHOW для распознавания отпечатков пальцев.

Обзор PHOW: PHOW — это метод извлечения признаков, который сочетает в себе концепции пирамидного представления и визуального моделирования слов. Он основан на идее, что изображения могут быть представлены в нескольких масштабах с использованием пирамиды разрешений изображений, и из этих изображений можно извлечь локальные особенности для представления их содержимого. PHOW расширяет эту концепцию, включая моделирование визуальных слов, которое включает кластеризацию локальных признаков в визуальные слова, подобно популярной модели набора слов, используемой в анализе текста. Визуальные слова представляют собой центроиды кластеров, а локальные признаки квантуются до ближайшего визуального слова для создания гистограммы вхождений визуального слова, которая служит вектором признаков для изображения.

PHOW для распознавания отпечатков пальцев: PHOW можно применять для распознавания отпечатков пальцев, извлекая локальные особенности из изображений отпечатков пальцев и представляя их в виде гистограмм появления визуальных слов. Вот пошаговый обзор процесса распознавания отпечатков пальцев на основе PHOW:

Предварительная обработка изображения: изображение отпечатка пальца предварительно обрабатывается для повышения его качества, нормализации его интенсивности и, возможно, бинаризации для получения бинарного изображения.

Извлечение ключевых точек углов: ключевые точки углов извлекаются из изображения отпечатка пальца с использованием алгоритма обнаружения углов, такого как обнаружение углов Харриса. Эти ключевые точки служат локальными областями интереса (ROI), из которых будут извлечены локальные особенности.

Извлечение дескриптора DAISY: дескрипторы DAISY (дескриптор ускоренных инвариантных признаков) извлекаются из угловых ключевых точек. DAISY — это популярный тип дескриптора локальных объектов, который фиксирует информацию о градиенте изображения инвариантным к вращению образом. Он хорошо подходит для изображений отпечатков пальцев, поскольку он может фиксировать структуры гребней и впадин, присутствующих в отпечатках пальцев.

Моделирование визуального слова: дескрипторы DAISY изменяются и группируются с использованием алгоритма кластеризации, такого как кластеризация K-средних, для получения визуальных слов, которые служат центроидами кластеров. Количество визуальных слов — это гиперпараметр, который можно настроить для достижения желаемого уровня представления признаков.

Извлечение признаков: для каждой ключевой точки угла дескриптор DAISY в этой ключевой точке квантуется до ближайшего визуального слова для создания гистограммы появления визуального слова. Эти гистограммы объединяются для формирования вектора характеристик пирамидальной гистограммы визуальных слов (PHOW) для изображения отпечатка пальца.

Классификация: вектор признаков PHOW можно использовать в качестве входных данных для классификатора, такого как машина опорных векторов (SVM), для классификации изображения отпечатка пальца по различным классам, например совпадающие или несовпадающие отпечатки пальцев, или для идентификации отдельного отпечатка пальца из база данных известных отпечатков пальцев.

import cv2
import numpy as np
from sklearn.cluster import KMeans

# Load fingerprint image
image_path = "fingerprint.jpg"  # Replace with the path to your fingerprint image
image = cv2.imread(image_path, cv2.IMREAD_GRAYSCALE)

# Step 1: Image Preprocessing (e.g., enhance quality, normalize intensity)

# Step 2: Corner Keypoint Extraction (e.g., Harris corner detection)
corner_detector = cv2.cornerHarris(image, blockSize=2, ksize=3, k=0.04)
corner_detector = cv2.dilate(corner_detector, None)
_, corner_detector = cv2.threshold(corner_detector, 0.01 * corner_detector.max(), 255, 0)
corner_detector = np.uint8(corner_detector)

# Step 3: DAISY Descriptor Extraction
sift = cv2.xfeatures2d.SIFT_create()
keypoints = sift.detect(corner_detector, None)
_, descriptors = sift.compute(corner_detector, keypoints)

# Step 4: Visual Word Modeling (e.g., K-means clustering)
k = 100  # Number of visual words (hyperparameter)
kmeans = KMeans(n_clusters=k)
kmeans.fit(descriptors)
visual_words = kmeans.cluster_centers_

# Step 5: Feature Extraction (generate PHOW feature vector)
phow_feature_vector = np.zeros(k)
for descriptor in descriptors:
    distances = np.linalg.norm(descriptor - visual_words, axis=1)
    closest_visual_word = np.argmin(distances)
    phow_feature_vector[closest_visual_word] += 1

# Step 6: Classification (use feature vector for fingerprint recognition)
# You can use the PHOW feature vector for classification using a machine learning algorithm, such as SVM

# Repeat steps 2-6 for multiple fingerprint images in a database to train and test the fingerprint recognition system.

Заключение. В этой статье мы рассмотрели, как можно использовать пирамидальную гистограмму визуальных слов (PHOW) для распознавания отпечатков пальцев. PHOW предлагает надежный и эффективный способ извлечения значимых признаков из изображений отпечатков пальцев, а его сочетание пирамидального представления и визуального моделирования слов позволяет фиксировать многомасштабные характеристики отпечатков пальцев. PHOW может быть интегрирован в различные системы распознавания отпечатков пальцев и может повысить точность и надежность распознавания отпечатков пальцев в реальных приложениях.

Использованная литература:

  1. Лазебник С., Шмид