基于支持向量机的指纹图像质量分类方法
支持向量机在图像识别中的应用案例解析
支持向量机在图像识别中的应用案例解析支持向量机（Support Vector Machine，简称SVM）是一种常用的机器学习算法，它在图像识别中有着广泛的应用。
本文将通过几个实际案例，解析支持向量机在图像识别中的应用。
案例一：人脸识别人脸识别是一项重要的生物特征识别技术，支持向量机在其中发挥了重要作用。
在训练阶段，我们可以使用SVM算法对许多人脸图像进行标记，将其转化为特征向量。
然后，通过SVM的分类器来学习和识别这些特征向量，从而实现对新的人脸图像的识别。
SVM算法通过构建一个最优的超平面来实现分类，使得不同人脸图像在特征空间中的距离最大化，从而提高了识别的准确性。
案例二：手写数字识别手写数字识别是机器学习中一个经典的问题。
支持向量机在手写数字识别中的应用也取得了显著的成果。
训练阶段，我们可以将大量的手写数字图像转化为特征向量，并使用SVM算法进行分类器的训练。
在测试阶段，通过将新的手写数字图像转化为特征向量，并使用训练好的SVM分类器进行识别，从而实现对手写数字的准确识别。
SVM算法通过寻找最优的超平面来实现分类，使得不同数字在特征空间中的距离最大化，从而提高了识别的准确性。
案例三：物体识别物体识别是计算机视觉中一个重要的研究领域，而支持向量机也在其中发挥了重要作用。
在物体识别中，我们可以将物体的图像转化为特征向量，并使用SVM算法进行分类器的训练。
通过训练好的SVM分类器，我们可以对新的物体图像进行识别，从而实现对不同物体的准确识别。
SVM算法通过构建一个最优的超平面来实现分类，使得不同物体在特征空间中的距离最大化，从而提高了识别的准确性。
总结：支持向量机在图像识别中的应用案例解析中，我们可以看到它的优势。
SVM算法通过构建最优的超平面来实现分类，使得不同图像在特征空间中的距离最大化，从而提高了识别的准确性。
无论是人脸识别、手写数字识别还是物体识别，SVM都能够发挥重要作用。
通过大量的训练数据和合适的特征向量，我们可以训练出准确率较高的SVM分类器，实现对图像的准确识别。
支持向量机算法在图像识别中的研究与应用
支持向量机算法在图像识别中的研究与应用在当今信息技术高速发展的时代，图像识别技术已经成为了人们生活中不可或缺的一部分。
随着计算机性能及算法的进步，图像识别技术也越来越成熟。
其中，支持向量机算法是一种被广泛应用于图像识别中的重要算法。
本文将就支持向量机算法在图像识别中的研究与应用进行深入探讨。
一、支持向量机算法概述支持向量机算法，也叫做SVM，是一种监督学习的分类算法。
SVM的核心思想是将数据映射到高维空间中，然后通过找到最大间隔超平面来将不同类别的样本分离开来。
在实际应用中，SVM广泛用于文本分类、图像识别、生物信息学等领域。
二、支持向量机算法在图像识别中的应用1. 人脸识别人脸识别是图像识别中的一个常见任务，也是SVM算法的一个重要应用领域。
在人脸识别中，SVM算法可以通过将人脸图像与降维后的特征空间中的训练数据进行比较，来判断测试样本的类别。
2. 图像分类在图像分类任务中，SVM算法同样有着广泛的应用。
以图像分类中的猫狗分类为例，SVM算法可以通过提取图像中的特征，构建训练样本集和测试样本集，最终通过SVM算法的分类准确率对测试样本进行分类。
3. 文字识别在文字识别中，SVM算法也是目前主流的分类算法之一。
通过对训练集中的文字图像进行特征提取，使用SVM算法构建分类模型，可以实现对测试数据的高精确度分类，从而实现自动化文字识别的功能。
三、支持向量机算法在图像识别中的研究1. 特征提取在图像识别中，特征提取是一个重要的环节。
目前常用的特征提取方法有SIFT、HoG、LBP等。
其中SIFT特征可以通过SVM算法进行分类，从而实现图像识别。
2. 数据增强数据增强是一种有效的方法，可以提高SVM算法的分类准确率。
数据增强技术可以通过基于原始数据的旋转、翻转、缩放等方式，对训练样本进行扩充，以提高分类准确率。
3. 优化算法在SVM算法中，核函数的选择以及参数优化对分类结果的影响十分重要。
目前，主要的优化算法有SMO、PSO等。
基于图像处理的指纹识别算法设计
基于图像处理的指纹识别算法设计在图像处理领域，指纹识别算法是一种常用的生物特征识别方法，被广泛应用于个人身份验证、刑侦和信息安全等领域。
指纹识别算法的设计和实现旨在提取图像中的指纹特征，并通过比对与已知指纹库中的指纹特征进行匹配，以达到识别和验证的目的。
本文将重点讨论基于图像处理的指纹识别算法设计的相关内容。
指纹作为人体生物特征之一，具有独特性、固定性以及可靠性等特点，被广泛应用于个人身份认证和安全领域。
基于图像处理的指纹识别算法设计旨在从指纹图像中提取特征，并利用这些特征进行识别与验证。
该算法包括两个主要步骤：指纹图像预处理和指纹特征提取。
首先，指纹图像预处理的目标是消除噪声和增强指纹图像的质量。
这个步骤是算法的关键，直接影响识别准确率。
预处理主要包括图像增强、边缘检测、二值化、细化和分割等步骤。
图像增强是为了使得指纹图像在后续的处理中更容易提取特征。
常用的图像增强方法包括直方图均衡化、滤波和灰度拉伸等。
这些方法通过调整图像的对比度和亮度，使得指纹纹线更加明显，从而方便后续的处理和分析。
边缘检测是为了提取指纹图像中的纹线轮廓信息。
利用边缘检测算法，可以检测出指纹图像中的边缘，并将其转化为二值图像。
常见的边缘检测算法包括Sobel算子、Canny算子等。
二值化是将灰度图像转化为二值图像的过程。
在指纹图像处理中，我们将二值图像中的纹线设置为1值，背景设置为0值。
通过二值化操作，可以更加准确地提取纹线信息。
细化操作是为了减小指纹图像中纹线的宽度，并使之更加连续和细长。
通过细化操作，可以获得更加准确的指纹细节信息。
常见的细化算法有Zhang-Suen细化算法、Guo-Hall细化算法等。
分割操作是将指纹图像中的纹线和背景进行分离的过程。
通过分割操作，可以将纹线从背景中提取出来，并用于后续的特征提取和匹配。
常见的分割算法有阈值分割、边缘分割和区域生长等。
第二个主要步骤是指纹特征提取。
在指纹图像处理中，指纹特征提取是将预处理后的指纹图像转化为具有唯一性的特征向量的过程。
如何使用支持向量机进行图像识别任务
如何使用支持向量机进行图像识别任务支持向量机（Support Vector Machine，SVM）是一种常用的机器学习算法，广泛应用于图像识别任务。
本文将介绍如何使用支持向量机进行图像识别，并探讨其在图像识别任务中的应用。
一、支持向量机概述支持向量机是一种监督学习算法，用于分类和回归分析。
在图像识别任务中，我们主要关注其分类功能。
支持向量机通过构建一个超平面或者一系列超平面来将不同类别的样本分开，从而实现图像的分类。
二、支持向量机的特点1. 高维空间映射：支持向量机可以将低维特征空间映射到高维空间，从而更好地区分不同类别的图像。
2. 非线性分类能力：支持向量机通过使用核函数，可以处理非线性分类问题，提高图像识别的准确性。
3. 少量支持向量：支持向量机仅使用少量的支持向量来构建分类模型，大大减少了存储和计算的复杂性。
三、支持向量机在图像识别中的应用1. 特征提取：在使用支持向量机进行图像识别之前，首先需要对图像进行特征提取。
常用的特征提取方法包括颜色直方图、纹理特征和形状特征等。
通过提取图像的特征，可以将图像转化为向量形式，为支持向量机提供输入。
2. 数据预处理：在使用支持向量机进行图像识别之前，需要对数据进行预处理。
常见的预处理方法包括图像去噪、图像增强和图像标准化等。
预处理可以提高图像的质量，减少噪声对分类结果的影响。
3. 模型训练：在完成特征提取和数据预处理后，可以使用支持向量机对图像进行分类模型的训练。
训练过程中，支持向量机通过调整超平面的参数，使得不同类别的图像被正确分类。
4. 模型评估：在完成模型训练后，需要对模型进行评估。
常用的评估指标包括准确率、召回率和F1值等。
通过评估模型的性能，可以进一步优化模型的参数和结构。
四、支持向量机的优缺点1. 优点：- 支持向量机适用于处理高维数据，对于图像识别任务具有较好的性能。
- 支持向量机在处理非线性分类问题时具有较高的准确性。
- 支持向量机仅使用少量的支持向量，减少了存储和计算的复杂性。
支持向量机在图像识别中的应用案例分享
支持向量机在图像识别中的应用案例分享支持向量机（Support Vector Machine，简称SVM）是一种常用的机器学习算法，在图像识别领域有着广泛的应用。
本文将分享几个SVM在图像识别中的应用案例，展示其在不同领域的成功应用。
第一个应用案例是人脸识别。
人脸识别是计算机视觉领域的一个重要研究方向，具有广泛的应用前景。
在人脸识别中，SVM可以通过训练样本集来学习人脸的特征，然后根据这些特征对新的人脸图像进行分类。
通过对大量的人脸图像进行训练，SVM可以准确地识别人脸，具有较高的准确率和鲁棒性。
第二个应用案例是车牌识别。
车牌识别是交通管理和安全监控领域的重要任务。
传统的车牌识别方法需要依赖于复杂的图像处理算法和特征提取技术，但这些方法往往存在一定的局限性。
而使用SVM进行车牌识别可以有效地解决这些问题。
SVM可以通过训练样本集学习车牌的特征，然后根据这些特征对新的车牌图像进行分类。
实验证明，SVM在车牌识别中具有较高的准确率和鲁棒性。
第三个应用案例是病理图像分析。
病理图像分析是医学领域的一个重要研究方向，可以帮助医生进行疾病的诊断和治疗。
传统的病理图像分析方法需要依赖于专业的医学知识和经验，但这些方法往往存在主观性和误判的问题。
而使用SVM进行病理图像分析可以有效地解决这些问题。
SVM可以通过训练样本集学习病理图像的特征，然后根据这些特征对新的病理图像进行分类。
实验证明，SVM在病理图像分析中具有较高的准确率和鲁棒性。
第四个应用案例是文本分类。
文本分类是自然语言处理领域的一个重要任务，可以帮助人们对大量的文本数据进行自动分类和管理。
传统的文本分类方法需要依赖于复杂的特征工程和模型训练过程，但这些方法往往存在一定的局限性。
而使用SVM进行文本分类可以有效地解决这些问题。
SVM可以通过训练样本集学习文本的特征，然后根据这些特征对新的文本进行分类。
实验证明，SVM在文本分类中具有较高的准确率和鲁棒性。
基于改进的中值滤波算法与最小二乘支持向量机的指纹图像识别研究
Ｏ引青
２噪 声
现 代 社 会 中 ，身 份 鉴 定 技 术 具 有 非 常重 要 的 应 用 价 值 。人 ２ ． １ 指 纹 图像 中噪 声 的来 源 类 指 纹 的 不变 性 和 唯 一 性 使 得 指 纹 识 别 技 术 成 为 目前 应 用 最 广 指 纹 图像 中 的噪 声 主 要 来 源 于 指 纹 图像 的 获 取 （ 数 字 化 过 泛 、 最 可 靠 的 身 份 验 证 技 术 。指 纹 识 别 ［ １ ］ 算 法 理 论 的研 究 ， 程 ） 和 传 输 过 程 。 图像 传 感 的 工 作 情 况 受 各 种 因素 的 影 响 ，如 以及 计 算 机 硬 件 的 高 集 成 、 低 成 本 ，使 得 利 用 指 纹 来 完 成 身 份 图像 获 取 中 的 环 境 条 件 和 传 感 元 器 件 自身 的质 量 。 例 如 ，使 用 鉴别 和 识 别 任 务 的系 统 得 到 大 规 模 应 用 。典 型 的 指 纹 识 别 系 统 Ｃ Ｃ Ｄ 指 纹 传 感 器 获 取 图像 ， 光 照 程 度 和 传感 器 温 度 是 生 成 图 像 主 要 由指 纹 图像 采 集 、 指 纹 图 像 预 处 理 、指 纹 图 像特 征 提 取 、 中 产 生 大 量 噪 声 的主 要 因 素 。图 像 在 传 输 过 程 中 主 要 由于 所 用 指 纹 图像 比对 这４ 个部分组成。 的 传 输 信 道 的 干 扰 受 到 的 噪 声 。 比如 通 过 无 线 电 网 络 传 输 的 图 图像 去 噪增 强 是 指 纹 图 像 预 处 理 中 的 一 项 重 要 环 节 。 中值 像 可 能会 因 为光 或 其 他 大 气 因 素 的 干扰 而被 污 染 ［ ４ ］ 。 滤波［ ２ ］ 是 一 种 去 除 噪 声 的 非 线 性 处 理 方 法 。 中值 滤 波 方 法 不 常 见 噪 声 主要 有 高 斯 噪 声 ， 均 值 噪 声 ，椒 盐 噪 声 ，指 数 噪 但 具 有 低 通 特 性 可 以 去 除 噪 声 ，而 且 又 可 以 保 护 图 像 边 缘 ，保 声 ，对 数 噪 声等 。 留 细 节 部 分 。 中值 滤 波 方 法 在 去 噪 复 原 中 得 到 了较 好 的效 果 。 ２ ． ２指 纹 图像 去 噪 的意 义 目前 指 纹 分 类 方 法 大 致 有 ： 语 义 分 析 法 、 几 何 法 、 随 机 噪 声 在指 纹 图 像 预 处 理 中是 一 个 非 常 重 要 的 问题 ， 它对 指 法 、 神 经 网络 方 法 和 支 持 向 量 机 （ Ｓ Ｖ Ｍ ） 方 法 。 支 持 向 量 机 是 纹图像的输入 、采 集、处理 的各个环 节以及最终的输 出结果都 在 统 计 学 习理 论 基 础 上 发 展 出来 的一 种 非 常 有 效 地 新 机 器 学 习 会 产 生 一 定 的 影 响 。特 别 是 在 图像 的输 入 、 采 集 过 程 中 ， 噪 声 方 法 ，它 很 好 的解 决 了小 样 本 、非 线 性 、 过 学 习 、高 维数 、局 是 个 十 分 关 键 的 问 题 ， 若 输 入 伴 有 较 大 噪 声 ， 必 然 影 响 之 后 的 部 极 小 点等 问 题 ， 并 具 有 很 强 的泛 化 能 力 。 学 者 不 断对 支 持 向 处 理 以及 最 终 的 处 理 效 果 。 因此 ， 去 噪 处 理 已成 为 指 纹 图 像 预 量 机 进 行 深 入 研 究 ， 涌 现 出许 多 有 效 地 改 进 算 法 ， ￣ｃ － ｓ ｖ Ｍ 算 处 理 中 极 其 重 要 的 步骤 。 法 、ｖ — Ｓ Ｖ Ｍ 算 法 、加 权 支 持 向量 机 （ Ｗ Ｓ Ｖ Ｍ ）、最小二乘Ｓ Ｖ Ｍ 算法 ３平 滑滤波嚣 （ Ｌ Ｓ — Ｓ Ｖ Ｍ ）等 ［ ３ ］ 。 ３ ． １ 高斯滤波器 本 文研 究 了指 纹 图像 的 中值 滤 波 方 法 ， 以及 基 于 最 小 二 乘 高斯平滑滤波是让原 图像 同高斯 函数进行 卷积 ，从而达到 支 持 向量 机 的 图 像 分 类 识 别 。首 先 对 指 纹 图 像 进 行 滤 波 预 处 抑制噪声、平滑图像的目的。假设原图像为ｆ （ ｘ ， ｙ ） ，经过高斯 理 ，然 后 提 取特 征 ， 最 后 ，采 用 最 小 二 乘 支 持 向量 机 进 行 训 练
支持向量机分类原理
支持向量机分类原理支持向量机（Support Vector Machine, SVM）是一种常用的监督学习方法，用于进行分类和回归分析。
其原理基于统计学习理论和结构风险最小化原则，具有较强的泛化能力和较高的准确性。
在分类问题中，支持向量机的目标是找到一个最优的超平面，将不同类别的样本点有效地分开，并且使得到超平面的距离最近的样本点到超平面的距离最大。
支持向量机分类原理的核心思想是找到一个最优的超平面，将不同类别的样本点分隔开来。
在二维空间中，这个超平面就是一条直线，而在多维空间中，则是一个超平面。
支持向量机的目标是找到这样一个超平面，使得两个类别的样本点能够被最大化地分开。
支持向量机的训练过程可以简单描述为以下几个步骤：首先，通过训练数据集找到最优的超平面；然后，根据找到的超平面对新的样本进行分类；最后，评估分类器的性能并进行调优。
支持向量机在实际应用中具有许多优点。
首先，支持向量机能够处理高维数据，即使样本空间的维度非常高，支持向量机也能够有效地进行分类。
其次，支持向量机在处理非线性问题时，可以通过核函数将数据映射到高维空间，在高维空间中找到一个线性可分的超平面，从而实现非线性分类。
此外，支持向量机还具有较好的鲁棒性，对于一定程度上的噪声和异常点具有一定的容忍度。
在支持向量机分类原理中，支持向量起着至关重要的作用。
支持向量是离超平面最近的样本点，它们决定了最终的分类结果。
支持向量机的训练过程实际上就是找到这些支持向量，以及找到最优的超平面，使得这些支持向量到超平面的距离最大化。
总的来说，支持向量机分类原理是一种强大的分类方法，具有较强的泛化能力和较高的准确性。
通过找到最优的超平面，将样本点分隔开来，支持向量机能够有效地处理高维数据和非线性问题，具有较好的鲁棒性和稳定性。
支持向量机在模式识别、数据挖掘等领域有着广泛的应用，是一种非常值得深入学习和研究的机器学习方法。
支持向量机在医学影像分析中的应用
支持向量机在医学影像分析中的应用支持向量机(Support Vector Machine, SVM)是一种常用的机器学习算法，其能够有效地将不同类别的数据分别归类到不同的集合中。
在医学影像分析中，支持向量机可以用来识别、分类和定位不同类型的疾病和病变，如癌症、糖尿病、癫痫等等，这对于医学诊断和治疗非常有价值。
一、支持向量机的原理支持向量机是在支持向量的基础上建立的分类器，其主要思想是在高维空间中找到一个超平面，能够划分不同类别的数据。
具体来说，支持向量机通过寻找最大间隔超平面来建立分类模型。
这条超平面尽可能地远离两类数据之间的边界，同时保证正确分类的数据点都在超平面两侧。
为了确定最大间隔超平面，支持向量机需要用到优化算法。
二、由于医学影像数据具有复杂多变、数量庞大和高度相关的特点，因此，选择合适的医学影像分析方法非常关键。
支持向量机因其高准确性、鲁棒性和泛化性强，使其流行于医学影像分析领域。
以下是支持向量机在医学影像分析中的应用。
1、乳腺癌分类乳腺癌是女性中常见的一种恶性肿瘤，通过乳腺X线摄影和超声检查可进行早期筛查。
利用支持向量机可以根据乳腺影像的纹理、形状和密度等特征，对诊断结果进行分类。
例如，一项研究表明，乳腺癌的分析和识别可以通过使用支持向量机来进行检测，并且可以识别不同类型的乳腺癌。
2、神经影像分析神经影像是研究神经系统疾病(如癫痫、阿尔兹海默病等)的重要手段。
支持向量机可以对神经影像进行分析和分类，例如，对癫痫患者的脑电图信号进行分类，可以帮助医生对患者的病情进行准确评估和治疗。
3、糖尿病诊断糖尿病是世界范围内常见的代谢性疾病，其病变会影响到整个人体，包括心血管、肾脏、眼睛等多个系统。
通过使用支持向量机技术，可以对一些影响糖尿病的常用生物标志进行分类分析，如血糖水平、胆固醇、甘油三酯等，以辅助医生对于糖尿病的确诊和治疗。
4、脑部损伤定位在脑部的疾病诊断中，MRI成像成为一种非常常用的影像学检查方法。
低质量指纹识别中若干关键技术
集成学习策略的应用
1 2
Bagging
通过引入Bootstrap采样方法，对多个模型进行 集成，以提高模型的稳定性和泛化能力。
Boosting
通过加权方式将多个弱分类器组合成一个强分类 器，以提高分类精度。例如，AdaBoost算法。
3
Stacking
将多个不同的模型输出作为新的输入，以构建一 个更强大的集成模型。
多尺度特征提取
在不同尺度上提取指纹特征，可以更好地适应低质量指纹图像的变化和噪声干 扰。
04
低质量指纹匹配算法
基于概率统计的方法
贝叶斯分类器
基于贝叶斯定理，对指纹图像的局部特征进行分类和匹配， 提高了准确度。
支持向量机
利用支持向量机的分类能力，对低质量指纹图像进行分类和 匹配。
基于人工神经网络的方法
锐化处理
通过增强图像边缘和细节 ，提高图像的清晰度和分 辨率，使特征更加精细。
图像去噪技术
基于小波变换的去噪
利用小波变换的性质，将图像分解为多个频段，滤除噪声并保留 有用信息。
基于神经网络的去噪
利用神经网络的学习能力和自适应性，对图像进行降噪处理，提高 图像质量。
基于统计方法的去噪
利用图像的统计特性，通过滤波、拟合等方法，去除噪声并增强图 像的细节。
06
研究展望与挑战
研究展望
指纹识别算法的优化
随着深度学习和人工智能技术的不断发展，低质量指纹识别算法的性能将得到进一步提升 。通过对低质量指纹图像的深度学习和特征提取方法的改进，可以增强算法的准确性和鲁 棒性。
多模态生物特征融合
将不同的生物特征（如指纹、人脸、虹膜等）进行融合，可以进一步提高身份认证的准确 性和可靠性。通过多模态生物特征融合技术，可以利用不同生物特征之间的互补性，降低 低质量指纹对识别准确率的影响。
基于支持向量机的图像识别算法研究
基于支持向量机的图像识别算法研究第一章介绍随着科技的发展，计算机视觉技术开始成为人工智能领域的热门研究方向。
而图像识别技术——通过对输入图片进行分析和处理，辨认出图像中的对象——则是计算机视觉技术应用的重要技术之一。
在各种图像识别技术中，支持向量机算法（Support Vector Machine, SVM）因为其优秀的分类性能和可扩展性，已经成为了一种常见的分类算法之一。
本文将探讨基于支持向量机的图像识别算法。
第二章支持向量机SVM 是一种分类算法，它寻找一个超平面（超平面是 n-1 维的），将数据分为不同的类别。
对于二分类问题，SVM通过构建最优超平面将数据分为两部分，从而达到分类的目的。
但在实际操作中，数据很可能不是线性可分的。
为了解决这个问题，SVM 使用了核函数。
核函数来自于将非线性问题转化为线性问题的技巧。
常用的核函数有线性、多项式和径向基等。
第三章 SVM 的应用支持向量机算法是一种被广泛使用且准确率高的分类算法，因此在图像分类和识别领域也广受欢迎。
在图像分类问题中，SVM 可以通过对样本之间的距离进行映射（即特征提取），以提高图像分类的准确性。
常用的特征提取方法有 SIFT, HOG 和 LBP 等。
还可以将 SVM 与深度学习相结合，构建深度支持向量机（Deep Support Vector Machine, DSVM）用于图像分类问题。
第四章 SVM 在物体识别中的应用支持向量机在目标检测和物体识别中也有广泛的应用。
在物体识别中，SVM 可以通过将物体的视觉特征与已知的物体类别进行匹配，以确定物体的类别。
常见的视觉特征包括颜色、形状和纹理等。
由于 SVM 在处理高维空间数据方面的优势，也被广泛应用于目标跟踪中。
第五章 SVM 图像分类的案例研究为了更好地理解 SVM 在图像分类中的应用，下面介绍一个基于 SVM 的图像分类的案例。
我们以 CIFAR-10 数据库为例，该数据库包括 10 种不同类别的图像（如飞机、汽车、鸟类等）。
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基于支持向量机的指纹图像质量分类方法
张 宇 尹义龙 骆功庆
(山东大学 计算机科学与技术学院 济南 250101 )
3
摘 要 指纹图像的质量测量与评价 ,在指纹图像分割 、 增强及指纹匹配等环节都有重要应用 . 同时 ,指纹图像的 质量分类 ,对指纹识别算法的适用性研究也有重要意义 . 本文提出一种基于支持向量机的指纹图像质量分类方法 . 该方法选择梯度 、 Gabor特征 、 方向对比度等指标 ,利用支持向量机有效实现指纹图像质量分类 . 并采用少类样本合 成过采样技术 ( S MOTE)降低指纹图像质量好坏的类别不平衡问题对分类的影响 . 理论分析和实验结果都表明该方 法能够较为有效地提高指纹图像质量分类的正确率 . 关键词 指纹 ,图像质量 ,质量分类 ,支持向量机 ,少类样本合成过采样技术 ( S MOTE ) 中图法分类号 TP 391. 4
130
模式识别与人工智能
22 卷
1 引 言
指纹识别技术是一种目前相对成熟的生物特征 [1 - 2] 识别技术 ,在安全身份认证 、 电子商务等领域的 应用日趋广泛 . 由于现有采集设备的不完善性和指 纹质量本身的差异 ,在所采集到的指纹图像中 ,相当 比例的图像其质量是较差的 . 然而 ,指纹识别系统的 性能却在很大程度上依赖于所采集到的指纹质量 . 目前 , 指纹图像质量测量及评价结果的应用主 [3] 要集中在分割 、 增强和匹配三个方面 . Yun 等人 将 指纹质量分析应用于指纹增强 , 提出自适应指纹增 [4] 强方法 . Fierrez - Aguilar等人 将指纹质量应用于 [5] 匹配 . Yi Chen 等人 将指纹图像质量应用于增强 、 特征提取和匹配三个方面 , 在匹配算法中通过使用 基于质量的加权方式 , 总体匹配性能得到提高 , 在
x y 对每一个前景块 B , 令 gs = ( gs , gs ) 表示在点 s ∈ B
此外 , 不同原理的指纹识别算法在不同质量的 指纹图像上表现出不同的性能 . 在基于纹理匹配的 [6] 识别算法 中提到 : 当图像质量下降 (这里主要指 纹线清晰度下降 ) 时 , 该方法性能下降的速度要比 基于细节点的算法慢 . 有文献 [ 7 ]指出综合使用纹 线信息和细节点信息的识别算法要比仅使用纹线信 息或仅使用细节点信息的匹配算法性能更好 . 因此 , 有效实现指纹图像质量分类对研究面向图像质量的 各种指纹识别算法的适用性也有重要意义 . 指纹分类包括纹型分类和质量分类两种 . 前者 将指 纹 按 照 纹 理 分 为 拱 形 、 左旋、 右旋等 5 种类 [8] 型 ; 后者则是根据图像质量进行分类 . 本文工作 属于后者 . 目前对于指纹图像质量测量评价问题的研究主 要集中在两个尺度上进行 . [ 5, 9 - 12 ] 1 )局部评价 . 对分块图像质量的测量与 [5] 评价 . Yi Chen 等人 定义了梯度作为质量指标 , 用 [9] 来估计非重叠块的梯度局部一致性 . Hong等人 和 [ 10 ] Shen 等人 应用 Gabor滤波器 ,使用脊线和谷线模 式清晰度作为好块的标识 . 文献 [ 11 ]、 [ 12 ]根据方 向一致性来测量指纹图像质量 . 以上方法均是定量 描述块图像的质量 , 用量化后的分值表示其质量的 好坏 . [ 5 - 13 ] 2 )整体评价 . 对整幅图像质量的测量与评 [5] 价 . Yi Chen 等人 通过在频域中测量能量分布的 [ 13 ] 熵 ,从整体上定义指纹图像质量 . Ratha 和 Bolle 在压缩的小波标量量子化 (W avelet Scalar Quantiza2 tion, W SQ )指纹图像上用两个主观上选择的频带计 算能量分布率 . 上述方法与局部评价的思路基本一
如果 Q I < TQ , 则是好质量图像 , 反之 , 是差质量图 像 , 其中 Tq 、 TQ 为经验值 . 实验针对不同质量的指纹图像使用该指标进行 分类 , 质量得分分布图如图 2所示 . 由图 2可以看出 , 在该指标值 0. 05 ～ 0. 15之间 , 指纹图像有一定的重 合 . 因为 Gabo r特征是从一个侧面对指纹图像质量 进行的衡量 ,由于不同纹型 (如拱形和环形 ) 的模式 区对 Gabo r滤波器的影响不同 ,且 Gabo r滤波器本身 对指纹图像具有增强作用 , 因而单独使用该指标一 定程度上会影响对指纹图像质量的判断 .
3 国家自然科学基金项目 (No. 60403010 ) 、 山东省优秀中青年科学家科研奖励基金项目 (No. 2006BS01008 ) 、 山东省科技攻关 项目 (No. 2005GG3201089 )和山东省高新技术自主创新工程专项项目 (No. 2007ZCB01030 )资助 收稿日期 : 2007 - 11 - 20; 修回日期 : 2008 - 04 - 16 作者简介 张宇 ,男 , 1981 年生 ,硕士研究生 ,主要研究方向为图像处理 、 模式识别 . 尹义龙 ,男 , 1972 年生 ,教授 ,博士 ,主要 研究方向为图像处理 、 模式识别 、 机器学习 . E2 mail: ylyin@ sdu. edu. cn. 骆功庆 ,男 , 1979 年生 ,硕士研究生 ,主要研究方向为 图像处理 、 模式识别 . © 1994-2010 China Academic Journal Electronic Publishing House. All rightty C la ssif ica tion M ethod for F in gerpr in t I mage Ba sed on Support Vector M ach in e
ZHANG Yu, YI N Yi2 Long, LUO Gong2 Q ing
( S chool of Com pu ter S cience and Technology, S handong U n iversity, J inan 250101 )
处灰度级强度的梯度 . 块中所有 b 个点的梯度向量 协方差矩阵定义为
J =
2
1
b2
s∈B
∑g g
s
T
s
≡
j 11 j 21
j 12 j 22
.
上面的半正定对称矩阵有特征值 : λ1 = 1 ( trace ( J ) + 2 λ2 = 1 ( trace ( J ) 2 其中
trace ( J ) = j 11 + j 12 , det ( J ) = j 11 j 22 - j 12 , λ 1 ≥λ 2.
1期
张 宇 等 : 基于支持向量机的指纹图像质量分类方法
131
其中 , lc 是指纹前景的质心 ; q是一个标准化常量 , 它 反映了各分块基于距质心距离的大小对整幅图像质 量的贡献 . 一般说来 , 指纹中靠近质心的区域得到的 权值较高 , 因为相对于外围它们可能提供更多可靠 的信息 . 实验针对不同质量的指纹图像使用该指标进行 分类 , 质量得分分布图如图 1所示 . 由图 1可以看出 , 在梯度指标值 1. 5 ～ 2. 5之间 , 不同质量的指纹图像 有一定的重合 , 因此如果单独使用一个固定的阈值 进行质量分类会有小部分的错分图像 .
FVC2002DB3 数据库中 ,错误率可减少 1. 94%.
致 . 采用定性评价方法 , 将指纹图像分为高质量 、 中 等质量 、 低质量等几种情况 ; 或采用量化评价方法给 出一个质量度量分值 . 在以上两个尺度上所开展的指纹图像质量分类 工作 ,主要是通过单阈值分割的方法判定指纹图像 的质量 . 另外 , Q i等人
第 22 卷 第 1 期 模式识别与人工智能 Vol . 22 No. 1 2009 年 2 月 PR & A I Feb 2009
[ 14 ]
提出集成多个指标使用线
性分类器来实现指纹图像质量的测量和评价 . 本文 使用多个指标对指纹图像进行特征提取 , 并根据质 量分布的特点选用支持向量机进行分类 .
2 质量评价指标及问题分析
2. 1 质量评价指标及分析
质量指标被用来评价指纹图像的质量 , 不同的 指标反映了指纹图像在不同方面的质量好坏情况 (如脊线和谷线清晰度 、 方向一致性等 ) . 本文对下 面 3 个质量指标进行实验及分析 . [5] 1 )空域梯度的方法 . 对于 b ×b的分块图像 ,
ABSTRACT
In an automatic fingerp rint identification system , estim ating the quality of fingerp rint im age has significant value for segm entation, enhancement and matching p rocesses . B esides, the quality classification of fingerp rint im age is of paramount significance in the app licability research of fingerp rint recognition algorithm. In this paper, a method for quality classification of fingerp rint im age is p roposed based on the support vector machine ( SVM ) . The gradient, Gabor feature, and directional contrast are used as the quality index, and SVM is app lied to achieve quality classification of fingerp rint im age. M eanwhile, synthetic m inority over samp ling technique ( S MOTE ) method is emp loyed to reduce the influence of class im balance p roblem. Both the theoretical analysis and the experim ental results indicate the validity of the p roposed m ethod. Key W ords Fingerp rint, I m age Quality, Quality C lassification, Support Vector M achine, Synthetic M inority Over Samp ling Technique ( S MOTE )