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    基于Gabor變換和灰度梯度共生矩陣的人耳識別研究

    2011-04-27 02:20:08梁曉霞
    關(guān)鍵詞:特征

    梁曉霞, 封 筠

    (石家莊鐵道大學(xué)計算機與信息工程學(xué)院,河北 石家莊 050043)

    0 引言

    人耳識別作為一種新興的生物特征識別技術(shù),以其特殊的生理位置和生理結(jié)構(gòu),使它可以作為其它生物識別技術(shù)的有益補充,也完全可以單獨應(yīng)用于一些個體識別場合。人耳具有豐富的結(jié)構(gòu),每個人的外耳輪廓,內(nèi)部耳溝紋理都是不相同。其中豐富的小溝道突起,是非常重要的特征。這些特征從出生起就不可更改,不會因為環(huán)境的改變而變化。人耳作為人體的一種生物特征,與人臉、虹膜、指紋一樣具有普遍性、唯一性、穩(wěn)定性、可采集性等作為生物特征識別必備的基本性質(zhì)。

    Hurley等[1]提出利用力場轉(zhuǎn)換獲取勢能渠道和勢能阱作為人耳特征。M.Choras[2]采用幾何學(xué)方法從人耳圖像中提取特征。Yuizono T.等[3]把人耳識別問題轉(zhuǎn)換為圖像的模板匹配問題,用遺傳算法進行全局搜索,在基本的選擇,交叉,變異操作中加入了局部搜索,取得了一定的研究成果。Loris Nanni等[4]提出一種基于多模態(tài)匹配系統(tǒng)的2D人耳識別的局部方法,利用Gabor濾波器的每個子窗口卷積提取特征。Ping Yan和Kevin W.Bowyer[5]提出基于3D人耳形狀的識別方法。穆志純等[6]提出了基于長軸的形狀特征提取方法,提取外耳的形狀特征向量和內(nèi)耳的結(jié)構(gòu)特征向量來形成局部特征向量。苑瑋琦等[7]針對人耳特點提出了一種基于耳廓邊緣幾何結(jié)構(gòu)的識別方法。王忠禮等[8]將距和不變距理論應(yīng)用于人耳識別處理過程,采用高階不變距方法對人耳圖像進行信息變換和特征提取。趙海龍等[9]采用基于小波分解和鑒別共同矢量的人耳識別方法。張玉[10]針對局部遮擋人耳圖像識別,提出一種改進的稀疏性受限的非負矩陣因子方法。封筠等[11]利用局部二值模式描述符對人耳圖像進行紋理特征分析的研究。

    介紹一種基于Gabor變換和灰度-梯度共生矩陣(Gray-Gradient Co-occurrence Matrix,簡稱GGCM)的人耳圖像紋理特征提取方法,并采用K-NN分類器對特征進行分類。

    1 Gabor濾波變換

    Gabor濾波變換法是因早期模擬人類視覺系統(tǒng)而產(chǎn)生的,通過模擬人類視覺系統(tǒng),可以將視網(wǎng)膜成像分解成一組濾波圖像,每個分解的圖像能夠反映頻率和方向在局部范圍內(nèi)的強度變換,通過一組多通道的Gabor濾波器,可以獲得紋理特征[12]。Gabor函數(shù)是唯一能夠達到測不準(zhǔn)關(guān)系下分界的函數(shù)。圖像的Gabor變換具有聯(lián)合最優(yōu)的空域和頻域局部化特性,且對邊沿具有大的響應(yīng)[13]。二維Gabor函數(shù)是一個復(fù)變函數(shù),在計算上比較繁瑣,但是該函數(shù)是一個偶對稱的函數(shù),因此可以利用它的實數(shù)部分作一個濾波器。使用的濾波器形式如下

    式中,Xφ=xcosφ+ysinφ;Yφ=ycosφ-xsinφ;φ是Gabor濾波器的方向,f是濾波器的頻率,這兩個參數(shù)在局部范圍內(nèi)是不變的。δx和δy是沿X軸和Y軸的Gaussian包絡(luò)常數(shù)。利用不同頻率和方向的Gabor函數(shù)可以構(gòu)成濾波器組,用其與給定圖像信號做卷積,可用于檢測和描述圖像中的紋理特性。

    2 灰度-梯度共生矩陣

    2.1 灰度梯度共生矩陣定義

    GGCM紋理特征分析是用灰度和梯度的綜合信息提取紋理特征。將圖像的梯度信息加入到灰度共生矩陣中,使共生矩陣更能包含圖像的紋理基元及其排列信息[14]。

    設(shè)一幅圖像 {f(i,j);i,j=0,1,2,…,N -1},灰度級數(shù)目為 Lf。利用平方求和可得到它的梯度圖像{g(i,j);i,j=0,1,2,…,N -1}。將此梯度圖像進行灰度級離散化 Lg,設(shè)灰度級數(shù)目為 Lg,離散化間隔為1/Lg,即新的灰度級應(yīng)為

    式中,gmax,gmin分別是g(i,j)的最小值和最大值。經(jīng)此變換后梯度圖像為{G(i,j);i,j=0,1,2,…,N -1},灰度級數(shù)目為Lg。

    灰度梯度共生矩陣定義[15]為:{H(x,y);x=0,1,2,…,Lf-1;y=0,1,2,…,Lg-1}。H(x,y)定義為集合{(i,j)|f(i,j)=x 且G(i,j)=y,i,j=0,1,2,…,N -1}中的元素數(shù)目,即灰度值為x,梯度值為y的總像素個數(shù)。對灰度梯度共生矩陣進行歸一化處理,使其各元素之和為1。變換公式為

    2.2 特征描述

    基于規(guī)范化的GGCM,可以計算一系列的二次統(tǒng)計特征。選取了15個常用的GGCM的數(shù)字特征:

    3 人耳識別方案

    人耳身份識別屬于典型的模式識別問題,所設(shè)計的識別方案主要由三部分構(gòu)成,即人耳圖像預(yù)處理,紋理特征的提取,基于K階最近鄰域(K-NN)分類器。其系統(tǒng)結(jié)構(gòu)如下:人耳圖像→維納濾波→直方圖均衡化→尺寸歸一化→Gabor+GGCM提取融合特征→K-NN分類器→類別號。

    3.1 人耳圖像預(yù)處理

    人耳圖像預(yù)處理就是將攝像機直接拍攝的圖像進行處理。通過圖像分割,灰度化,圖像去噪與修復(fù),圖像增強,圖像尺寸歸一化等手段,使得圖像質(zhì)量有較大改善,是提高圖像質(zhì)量和識別率的關(guān)鍵步驟。圖像分割實現(xiàn)的就是從所拍攝的人頭圖像上分割出耳朵圖像。第二步使用維納濾波對圖像進行去噪和修復(fù),然后通過直方圖均衡化方法進行圖像增強,使圖像對比度增強,減少不同圖像之間的光照差異,最后采用雙三次插值法將人耳圖像歸一化為64×40像素。

    3.2 紋理特征提取

    在Gabor濾波后引入GGCM,串聯(lián)融合提取人耳圖像的紋理特征。紋理特征提取過程如圖1所示。

    圖1 Gabor與GGCN串聯(lián)融合提取紋理特征

    首先采用Gabor濾波器對歸一化后的人耳圖像進行濾波。這里使用4個頻率(f=2,4,8,16),6個方向(θ=pi/8,pi/6,pi/4,pi/3,2pi/3,5pi/8),共24 個 Gabor函數(shù)對人耳圖像濾波。部分經(jīng) Gabor濾波后的圖像如圖2所示。然后對經(jīng)Gabor濾波后的24幅圖像采用灰度梯度共生矩陣提取紋理特征。這里權(quán)衡了計算量和識別率兩方面的因素,為了獲取更高的人耳識別率,在計算量可以容忍的情況下,選取了上述15類常用數(shù)字特征,由此可以得到一幅人耳圖像的360維紋理特征向量。

    圖2 多通道Gabor濾波變換后的部分人耳圖像

    3.3 K-NN 分類

    K近鄰的基本原則就是取未知樣本x的k個近鄰,看這k個近鄰中多數(shù)屬于哪一類,就把x歸為哪一類。該算法使用最大投票法來確定待測試人耳的類別。此算法的性能很大程度上依賴于兩個因素:一個合適的相似度函數(shù)和給參數(shù)K一個恰當(dāng)?shù)馁x值。嘗試使用以下四種相似性測度,并在人耳圖像庫上測試了自1-NN到20-NN的運行情況。

    式中,S為特征間的協(xié)方差矩陣。

    4 實驗結(jié)果與分析

    實驗數(shù)據(jù)來源于北京科技大學(xué)USTB人耳圖像庫3[16]。其中包括79人,每人10幅的人耳圖像,共拍攝正側(cè)面,向右轉(zhuǎn)5°,10°,15°,20°共5種角度,每種角度2幅圖像,依次排列。取每類中8個圖像作為訓(xùn)練樣本,其余兩個為測試樣本。實驗中采用交叉驗證識別率來解決過擬合問題,分別計算每個驗證分區(qū)的識別率,最后的交叉驗證率是這些單獨識別率的平均值。對人耳圖像集使用5折交叉驗證,每折的2個樣本來自于同一頭部旋轉(zhuǎn)角度。

    為了驗證方案的有效性,采用僅選取Gabor變換提取特征和僅選取GGCM提取特征的實驗作為對比。

    4.1 基于Gabor變換提取紋理特征的人耳識別

    經(jīng)Gabor變換后得到每幅圖像在不同頻率和相位下的24組小波系數(shù),再分別計算這24組數(shù)據(jù)的均值和方差并將其作為特征數(shù)據(jù),每個樣本得到一個48維的特征向量用于分類。不同測度下,K值與交叉驗證錯誤率的關(guān)系如下圖3所示。K值相同時,各種測度下的性能差異很明顯。其中,夾角余弦相似度和馬氏距離的性能最差,接近100%的錯誤率,明氏距離測度優(yōu)于歐氏距離。同時,由曲線的趨勢可以看出K值越小,錯誤率越低,1-NN的分類器性能是最好的。

    4.2 基于GGCM提取紋理特征的人耳識別

    選用GGCM提取紋理特征,共得到圖像的15個二次數(shù)字統(tǒng)計特征。不同測度下,K值與交叉驗證錯誤率的關(guān)系如圖4所示。K值相同時,明氏距離性能略優(yōu)于歐氏距離,夾角余弦相似度和馬氏距離的性能最差。

    圖3 基于Gabor變換的不同相似測度下K與識別錯誤率的關(guān)系

    圖4 基于GGCM的不同相似測度下K與識別錯誤率的關(guān)系

    4.3 基于Gabor變換與GGCM融合提取紋理特征的人耳識別

    最后,采用Gabor變換和GGCM相結(jié)合串聯(lián)融合提取人耳圖像的紋理特征。不同測度下,K值與交叉驗證錯誤率關(guān)系如圖5所示。從圖中曲線趨勢可見,在明氏距離和歐氏距離測度下,識別率有明顯的提高。不論在哪種相似度測度下,1-NN分類器的性能是最好的。

    表1中列出三組不同方案在不同相似度測度下,K從1到20的最低錯誤率,即K=1時的性能。

    表1 不同相似度測度下三組方案的人耳識別性能

    4.4 實驗結(jié)果分析

    通過以上的對比實驗,可以得出結(jié)論,基于Gabor變換與GGCM的性能優(yōu)于分別單獨選取Gabor變換提取特征或選取GGCM提取特征的識別性能。同時,不論是在哪種方案中,K取同一值時,不同相似度測度下性能差異是顯著的,明氏距離的識別率高于其它相似度測度的性能。另外,不論在哪種相似度測度下,近鄰K的數(shù)目對識別性能的影響也是很明顯的,其中,1-NN的分類器性能是最好的。特別地,在明氏距離測度及K=1時,采用Gabor變換和GGCM串聯(lián)融合提取人耳圖像的紋理特征,交叉驗證識別率達到81.77%。

    5 結(jié)論

    圖5 基于Gabor與GGCM的不同相似測度下K與識別錯誤率的關(guān)系

    針對人耳識別問題提出一種新的紋理特征提取方法,將Gabor變換與灰度-梯度共生矩陣相結(jié)合,并采用K-NN分類器進行分類識別。實驗結(jié)果顯示,在明氏距離測度作用下,該方法是可行和有效的。在今后的工作中,將改進算法,采用如支持向量機等其他的分類器,有效提高識別性能。

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