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    基于Gabor小波和LLE的掌紋識別

    2015-12-18 13:17:40夏德群
    電子科技 2015年7期
    關(guān)鍵詞:掌紋降維識別率

    夏德群,陳 瑋

    (上海理工大學(xué)光電信息與計算機(jī)工程學(xué)院,上海 200093)

    掌紋識別屬于生物特征識別領(lǐng)域,與指紋、虹膜、人臉等特征相比,掌紋特征穩(wěn)定,受傷再生的掌紋與原有掌紋信息完全相同,不易產(chǎn)生畸變;掌紋面積大,信息量豐富;掌紋信息可進(jìn)行非接觸成像的方式獲得,具有非侵犯性,易于被用戶接受;對采集設(shè)備要求不高,即使是低分辨率的圖像同樣可達(dá)到較高的識別精度[1]。

    掌紋識別的難點和熱點是掌紋特征的提取,當(dāng)前掌紋特征提取的方法主要有:基于結(jié)構(gòu)特征的方法;基于子空間的方法,如 PCA[2],LDA[3]等算法;基于紋理特征的方法,如 HOL[4],LBP[5]等?;谧涌臻g的方法處理過程簡單,可達(dá)到較高的識別率,有著廣泛應(yīng)用,目前應(yīng)用于掌紋識別的多為線性子空間方法,并未考慮圖像的非線性特征。為了更好地提取掌紋的非線性特征,本文提出了Gabor小波變換和局部線性嵌入(LLE)的掌紋特征提取算法,充分利用了掌紋圖像的多尺度特征,提升了特征數(shù),利用非線性的局部線性嵌入算法,提取主元,提高識別率。

    1 多尺度分解和局部線性嵌入算法

    1.1 Gabor多尺度變換

    Gabor小波在時域和頻域均具有較好的分辨能力,能有效地提取圖像多尺度下的局部方向特征[6],在圖像處理和模式識別領(lǐng)域有廣泛的應(yīng)用。本文選擇的二維Gabor小波核函數(shù)如下

    通過對圖像 I(x,y)和 Gabor小波核函數(shù) Ψu,v(x,y)卷積,即可得到不同尺度和方向下的Gabor小波分量,計算過程如下

    1.2 局部線性嵌入算法

    局部線性嵌入(LLE)算法是一種基于流行學(xué)習(xí)的非線性降維方法,由S T Roweis等人[7]提出。該算法是用局部的線性逼近整體的非線性,能夠使降維后的數(shù)據(jù)保持原有的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu),具有平移、旋轉(zhuǎn)和伸縮不變性,LLE算法既有線性降維算法速度上的優(yōu)點,又具有處理非線性數(shù)據(jù)的特點,已成功應(yīng)用于人臉識別、表情識別等領(lǐng)域[8-9]。

    LLE算法通過構(gòu)造高維數(shù)據(jù)集xi的K個鄰近點,假定局部鄰域內(nèi)數(shù)據(jù)點是線性的,鄰域內(nèi)的任一點均可由局部鄰近點來線性重建,重建的誤差函數(shù)為

    式中,W為重建權(quán)重,是一個N×N維的對稱矩陣;xij(j=1,2,…,k)為xi的K 個鄰近點;wij是xi與xij之間的權(quán)值。給定約束條件:(1)每個數(shù)據(jù)點只能通過其的鄰近點構(gòu)造,即當(dāng)某個數(shù)據(jù)點不是鄰近點時wij=0。(2)權(quán)值矩陣中各行的元素之和為1這兩個約束條件下即可對重建誤差函數(shù)ε進(jìn)行最小值計算,得到最優(yōu)重構(gòu)權(quán)值wij。

    LLE算法構(gòu)建鄰域保留映射把高維觀測項xi映射成某流行上的低維向量yi。該映射在保持wij不變情況下,使目標(biāo)嵌入誤差函數(shù)(4)的值達(dá)到最小,求得的yi即為所求高維xi在低維的流行映射

    2 Gaboer和LLE融合的掌紋識別算法

    2.1 ROI提取

    對掌紋庫里的掌紋圖像進(jìn)行高斯濾波、二值化、中值濾波、邊緣提取效果依次如圖1所示,之后利用輪廓特征點法[10]和最大內(nèi)切圓法[11]提取手掌 ROI,效果如圖2所示。

    圖1 ROI提取過程

    圖2 ROI提取效果圖

    2.2 光照和濾波處理

    為了提高圖像對光照的魯棒性,要對圖像進(jìn)行光照和濾波預(yù)處理,步驟如下:

    步驟1 對圖像進(jìn)行γ校正,用以抑制高亮和增強(qiáng)高暗像素點,如式(5)所示。

    步驟2 對圖像進(jìn)行差分高斯濾波,消除圖像陰影以及高頻和低頻噪音干擾。其過程為將圖像矩陣與差分高斯濾波函數(shù)G(x,y)做卷積運算,如式(6)所示。參數(shù)設(shè)置:A1,A2為 1.0,σ1為2.0,σ1為1.0。

    步驟3 對圖像進(jìn)行對比度均衡化,使圖像局部特征更加明顯。如圖3所示,可明顯看出光照預(yù)處理較大程度上消除了光照的影響,紋理特征更加突出。

    圖3 光照和濾波預(yù)處理

    2.3 Gabor小波多尺度分解和LLE降維

    在此選擇σ=1.8π,選取5個尺度,4個方向,即v=0,1,…,4,u=0,1,2,3。通過對掌紋圖像 I(x,y)和Gabor小波核函數(shù) Ψu,v(x,y)卷積。由此,每幅圖像提取20個復(fù)系數(shù)的Gabor紋理特征,取模,然后將每個特征向量化,并依次組成矩陣,實現(xiàn)多尺度的圖像分解,特征維度為128×128×20=32 768。對經(jīng)過光照和濾波預(yù)處理的輸出圖片進(jìn)行5個尺度,4個方向的分解。

    LLE降維的步驟:(1)配K個近鄰點。(2)由K個近鄰點線性重構(gòu)樣本點,計算重構(gòu)權(quán)值矩陣W,使得重構(gòu)誤差最小。(3)由樣本點的重構(gòu)權(quán)值矩陣和鄰近點計算降維后矩陣。這里選取K=8,從下文的實驗數(shù)據(jù)可知,降維保留維數(shù)為190匹配率最高。

    2.4 匹配算法

    掌紋匹配是對掌紋庫中所有的圖像進(jìn)行搜索,找到與測試掌紋最為匹配的圖像。匹配驗證時依靠計算測試樣本的特征矩陣X和訓(xùn)練樣本的特征矩陣X'的歐幾里德距離D,如式(7)所示,當(dāng)D小于匹配閾值時認(rèn)為匹配成功,否則認(rèn)為不匹配

    3 實驗和分析

    本文實驗的硬件是Intel酷睿雙核處理器,2 GB內(nèi)存,軟件環(huán)境是Windows XP和Matlab 2007a。使用香港理工大學(xué)PolyU掌紋庫進(jìn)行測試。實驗1、實驗2、實驗3的測試方法為:選取100個人的手掌樣本圖,每個樣本有6張圖片,選取任意3張為訓(xùn)練樣本,剩下3張為測試樣本,類內(nèi)最小距離小于類間最小距離,且小于匹配閾值,即為匹配成功,否則認(rèn)為平匹配不成功,計算平局匹配率。

    實驗1 LLE不同維度、預(yù)處理和匹配率的關(guān)系理論上LLE降維后的維度越高保存的特征也就越多,但過多的特征對分類無益,反而會影響識別率,同時增加特征維數(shù)識別速度也將下降。圖5給出了經(jīng)過光照、濾波預(yù)處理和未經(jīng)過預(yù)處理情況下,主元維度和識別率的關(guān)系,兩個測試數(shù)據(jù)都是在特征點法提取的ROI區(qū)域上得到的,LLE近鄰點數(shù)K=8。可看出當(dāng)保留維數(shù)為190時,識別率最高為99.667%。經(jīng)過光照和濾波預(yù)處理后,匹配率平均提高了約10%,驗證了本文提出的預(yù)處理方法可以有效地抑制光照不均的影響,提高匹配率。

    圖4 預(yù)處理、主元維度和匹配率的關(guān)系

    實驗2 不同ROI提取方法對匹配率的影響。本文提出分別利用特征點法和最大內(nèi)切圓法提取了手掌ROI,并實驗驗證了不同方法提取的ROI與對匹配率的影響,通過實驗發(fā)現(xiàn),基于特征點的ROI區(qū)域的匹配率普遍高于基于最大內(nèi)切圓的方法,最大內(nèi)切圓法所獲取手掌區(qū)域大、干擾也多,影響識別精度。

    圖5 ROI提取方法對匹配率的影響

    實驗3 不同算法的識別率比較。為驗證本文方法的有效性,選取 PCA,Gabor+PCA,Gabor+LDA,LLE算法和本文算法進(jìn)行比較。為了在同等情況下實現(xiàn)比較,上述算法中的Gabor全部選取4個方向,5個尺度,所有LLE都選取8個近鄰點,保留維數(shù)190,所有的PCA都保留99%特征,利用特征點法提取ROI,并進(jìn)行光照和濾波預(yù)處理。由表1可看出,本文算法匹配率明顯高于線性子空間法,也高于直接LLE算法。

    表1 不同算法匹配率

    實驗4 認(rèn)假率和拒真率。選取100個人的手掌樣本圖,每個樣本有6張圖片,選取任意5個為訓(xùn)練樣本,剩下1張為測試樣本和訓(xùn)練樣本進(jìn)行匹配,這樣總計有5×100×6/2=1 500次類內(nèi)匹配,599×600/2-1 500=178 200次類間匹配,統(tǒng)計出認(rèn)假率和拒真率,如圖6所示,在拒真率為48.7%和識誤率為7.7%的情況下識別率可達(dá)98.8%。

    圖6 拒真率、認(rèn)假率、識別率和歐式距離的關(guān)系

    4 結(jié)束語

    本文將LLE算法應(yīng)用于掌紋識別,先利用Gabor小波掌紋多尺度特征,再利用LLE算法進(jìn)行降維處理,提取主特征,利用歐式距離進(jìn)行分類判別。由于掌紋信息的非線性特性,使LLE算法的效果優(yōu)于傳統(tǒng)PCA,LDA等線性降維方法。實驗表明在參數(shù)設(shè)置合理的情況下能夠達(dá)到較高的識別率。

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