Сочинение на тему Эссе обнаружения вен

В целом, биометрическая система включает в себя получение изображения, предварительную обработку, извлечение признаков и сопоставление. Система распознавания вен пальцев также имеет такую ​​же конструкцию. Во время предварительной обработки признаки вены пальца извлекаются с учетом заданной области интереса (ROI), изменения размера изображения, улучшения изображения и выравнивания изображения. Предыдущие исследования по распознаванию вен на пальцах в основном были сосредоточены на предварительной обработке и методах выделения признаков.

Кроме того, в некоторых исследованиях применялись фильтры Габора различных направлений и форм для поиска рисунка вен. Ян и соавт. предложил метод распознавания вен пальцев, который включал выделение элементов в 16 типов фильтров с учетом двух шкал, восьми каналов и восьми центральных частот фильтров Габора. Пэн и соавт. предложил метод распознавания, устойчивый к масштабированию и ротации, для которого они разработали 8-полосный фильтр, который выбирает оптимальные параметры фильтра Габора для извлечения признаков вены пальцев и применяет алгоритм преобразования инвариантного признака масштаба (SIFT) к функции. Ян и соавт. Предложен способ повышения контрастности рисунка вен-пальцев на изображении с использованием многоканальных четно-симметричных фильтров Габора с четырьмя направлениями. Кроме того, они улучшили качество изображения вены пальца, сочетая фильтрацию Габора с фильтрацией Ретинекса на основе системы нечеткого вывода. В результате они улучшили качество изображения вены пальца благодаря оптимальной конструкции фильтра Габора, основанной на оценке направления и толщины линий вены пальца. Чжан и соавт. Предложенная группировка уровня серого (GLG) для повышения контрастности изображения и круговой фильтр Габора (CGF) для улучшения качества изображений вен в пальцах. В нем используются как локальные свойства на основе фильтра Габора, так и глобальные свойства метода момент-инвариантов. В них они использовали восьмиканальный фильтр Габора для извлечения функций, которые были проанализированы до применения слияния на уровне баллов, чтобы получить окончательный балл соответствия.

Помимо этих методов фильтра Габора, Pi et al. Предложил метод улучшения качества изображения вен на пальцах, основанный на сохраняющих края и эллиптических фильтрах верхних частот, которые могут поддерживать края и удалять пятна. Кроме того, Yu et al. предложил многопороговый метод, основанный на нечеткой системе, учитывающей характеристики рисунка вены пальцев и области кожи. Цянь и соавт. предложил алгоритм распознавания вены пальцев, основанный на объединении инвариантов моментов на уровне баллов методом средневзвешенного значения.

Кроме того, исследования проводились с использованием локального бинарного паттерна (LBP), который рассматривает локальные паттерны в различных направлениях для распознавания вен пальцев. Фам и соавт. Улучшил изображения вен с помощью фильтра Габора и распознал вены пальцев с помощью алгоритма LBP. Кроме того, они проанализировали сходство и различие рисунков вен на пальцах десяти пальцев.