Procesamiento biométrico y de imágenes
Las imágenes tienen una gran participación en esta era de la información. En biometría, el procesamiento de imágenes es necesario para identificar a un individuo cuya imagen biométrica se almacena previamente en la base de datos. Rostros, huellas dactilares, iris, etc., son datos biométricos basados en imágenes que requieren técnicas de procesamiento de imágenes y reconocimiento de patrones.
Para que un sistema biométrico basado en imágenes funcione con precisión, debe tener la imagen de muestra de datos biométricos del usuario en una forma muy clara y no adulterada.
Requisito de procesamiento de imágenes en biometría
La imagen biométrica del usuario se introduce en el sistema biométrico. El sistema está programado para manipular la imagen mediante ecuaciones y luego almacenar los resultados del cálculo para cada píxel.
Para mejorar selectivamente ciertas características finas en los datos y eliminar cierto ruido, los datos digitales se someten a varias operaciones de procesamiento de imágenes.
Los métodos de procesamiento de imágenes se pueden agrupar en tres categorías funcionales:
Restauración de imagen
La restauración de imágenes incluye principalmente:
- Reducir el ruido introducido en la imagen al momento de adquirir la muestra.
- La eliminación de distorsiones apareció durante la inscripción de datos biométricos.
El suavizado de imagen reduce el ruido en la imagen. El suavizado se lleva a cabo reemplazando cada píxel por el valor promedio con el píxel vecino. El sistema biométrico utiliza varios algoritmos de filtrado y técnicas de reducción de ruido como el filtrado de la mediana, el filtrado adaptativo, el histograma estadístico, las transformaciones de ondas, etc.
Mejora de la imagen
Las técnicas de mejora de la imagen mejoran la visibilidad de cualquier parte o característica de la imagen y suprimen la información en otras partes. Se realiza solo después de que se complete la restauración. Incluye brillo, nitidez, ajuste de contraste, etc., de modo que la imagen se pueda utilizar para su procesamiento posterior.
Extracción de características
Se extraen dos tipos de características de la imagen, a saber:
General features - Las características como forma, textura, color, etc., que se utilizan para describir el contenido de la imagen.
Domain-specific features - Son características que dependen de la aplicación, como rostro, iris, huella digital, etc. Los filtros de Gabor se utilizan para extraer características.
Cuando las características se extraen de la imagen, debe elegir un clasificador adecuado. El clasificador ampliamente utilizadoNearest Neighbor classifier, que compara el vector de características de la imagen candidata con el vector de la imagen almacenada en la base de datos.
B-Splinesson aproximaciones aplicadas para describir patrones de curvas en sistemas biométricos de huellas dactilares. Los coeficientes de B-Splines se utilizan como características. En el caso del sistema de reconocimiento de iris, las imágenes del iris se descomponen utilizando la Transformada de Onda Discreta (DWT) y los coeficientes DWT se utilizan como características.