生物识别和图像处理
图像在这个信息时代占有巨大的份额。在生物识别中，需要进行图像处理来识别其生物识别图像先前存储在数据库中的个人。人脸、指纹、虹膜等都是基于图像的生物识别技术，需要图像处理和模式识别技术。
为了使基于图像的生物识别系统准确工作，它需要以非常清晰且不掺假的形式提供用户生物识别的样本图像。
生物识别中图像处理的要求
用户生物识别图像被输入生物识别系统。该系统被编程为使用方程来操纵图像，然后存储每个像素的计算结果。
为了有选择地增强数据中的某些精细特征并消除某些噪声，数字数据要经过各种图像处理操作。
图像处理方法可以分为三个功能类别 -
图像修复
图像修复主要包括 -
- 减少采集样本时图像中引入的噪声。
- 消除生物识别登记过程中出现的扭曲。
图像平滑可减少图像中的噪声。通过用相邻像素的平均值替换每个像素来进行平滑。生物识别系统使用各种滤波算法和降噪技术，例如中值滤波、自适应滤波、统计直方图、小波变换等。
图像增强
图像增强技术提高图像任何部分或特征的可见性，并抑制其他部分的信息。仅在恢复完成后才进行。它包括增亮、锐化、调整对比度等，以便图像可用于进一步处理。
特征提取
从图像中提取两种类型的特征，即 -
一般特征- 用于描述图像内容的特征，例如形状、纹理、颜色等。
特定于领域的特征- 它们是依赖于应用程序的特征，例如面部、虹膜、指纹等。Gabor 滤波器用于提取特征。
当从图像中提取特征时，需要选择合适的分类器。广泛使用的分类器最近邻分类器，它将候选图像的特征向量与数据库中存储的图像的向量进行比较。
B 样条曲线是用于描述指纹生物识别系统中的曲线模式的近似值。B 样条的系数用作特征。在虹膜识别系统中，使用离散小波变换（DWT）对虹膜图像进行分解，然后将DWT系数用作特征。