基于特征值加權(quán)融合的手指靜脈圖像質(zhì)量評(píng)估

余成波，胡晶晶，孔慶達(dá)，余玉潔，鄧順華

(重慶理工大學(xué)，重慶　400054)

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基于特征值加權(quán)融合的手指靜脈圖像質(zhì)量評(píng)估

余成波，胡晶晶，孔慶達(dá)，余玉潔，鄧順華

(重慶理工大學(xué)，重慶400054)

摘要：對(duì)手指靜脈圖像進(jìn)行處理：首先提取了空間域梯度、對(duì)比度、圖像的二維熵、位置偏移度、信噪比等5個(gè)特征值，然后對(duì)其進(jìn)行加權(quán)融合進(jìn)而建立質(zhì)量評(píng)估模型，最后利用模型進(jìn)行分類實(shí)驗(yàn)和識(shí)別對(duì)比實(shí)驗(yàn)。結(jié)果表明：將提取的特征值加權(quán)融合后建立的模型不僅能夠很好地對(duì)高低質(zhì)量的手指靜脈圖像進(jìn)行分類，也能在一定程度上提高識(shí)別系統(tǒng)的識(shí)別性能。

關(guān)鍵詞：質(zhì)量評(píng)估；特征值；加權(quán)融合

近年來(lái)，生物特征識(shí)別技術(shù)已經(jīng)成為眾多學(xué)者研究的熱點(diǎn)。利用手指靜脈識(shí)別技術(shù)研究人體手指內(nèi)部的靜脈信息，具有高防偽性，可廣泛用于銀行ATM機(jī)、海關(guān)、銀行、部隊(duì)以及辦公大樓等領(lǐng)域的門禁系統(tǒng)、保險(xiǎn)系統(tǒng)等[1]。在手指靜脈身份識(shí)別系統(tǒng)等相關(guān)產(chǎn)品的應(yīng)用過(guò)程中，首先要進(jìn)行手指靜脈圖像采集。采集到的圖像質(zhì)量的好壞直接影響后期的特征提取、圖像識(shí)別等相關(guān)操作。在圖像采集過(guò)程中，采集圖像容易受各種外界條件的影響，從而導(dǎo)致采集質(zhì)量差[2]。大量實(shí)驗(yàn)顯示，手指靜脈圖像采集的主要外部影響因子包括[3]曝光不均勻、手指的偏移、溫濕度、采集者血管不清晰以及采集行為不當(dāng)?shù)?，將?dǎo)致采集圖像模糊不清。這些低質(zhì)量的圖像不能直接輸入識(shí)別系統(tǒng)，否則會(huì)對(duì)后期的圖像處理操作造成不良影響，甚至導(dǎo)致識(shí)別出錯(cuò)。

為了消除采集過(guò)程中以上因素對(duì)手指靜脈識(shí)別系統(tǒng)產(chǎn)生的影響，需要將低質(zhì)量圖像剔除，將高質(zhì)量圖像輸入系統(tǒng)，將高、低質(zhì)量圖像區(qū)分開(kāi)來(lái)，故提出了圖像質(zhì)量評(píng)估算法。

通過(guò)對(duì)現(xiàn)有質(zhì)量評(píng)估算法的研究，本文對(duì)手指靜脈圖像提取出空間域梯度、對(duì)比度、圖像的二維熵、位置偏移度、信噪比等5個(gè)特征值。

1特征參數(shù)分析

空間域梯度：空間域梯度是一種表征靜脈圖像脊—谷方向清晰度的特征，如果局部區(qū)域的質(zhì)量較好，則脊—谷方向比較清晰；如果局部區(qū)域的質(zhì)量較差，則脊—谷方向不清晰[4]。

對(duì)比度：在手指靜脈識(shí)別系統(tǒng)采集圖像的過(guò)程中，常由于光照不足或者曝光太強(qiáng)導(dǎo)致靜脈圖像對(duì)比度下降。通過(guò)計(jì)算圖像的對(duì)比度，能夠得出曝光強(qiáng)弱對(duì)圖像質(zhì)量的影響[5]。

圖像的二維熵：圖像的一維熵可以表示圖像灰度分布的聚集特征，即表示的是孤立像素的靜態(tài)信息，不能反映不同像素之間的靜態(tài)信息。為了表征這種特征，在一維熵的基礎(chǔ)上引入二維熵[6]。

位置偏移度：表示手指靜脈圖像前景區(qū)域的質(zhì)心相對(duì)于整幅圖像幾何中心的偏移度，由兩個(gè)參數(shù)組成，分別是水平偏移度和垂直偏移度[7]。

信噪比：圖像信噪比是指有用信號(hào)和噪聲的比率。對(duì)于一幅圖像來(lái)說(shuō)，信噪比越大，圖像質(zhì)量越高；信噪比越小，圖像質(zhì)量越小。

2特征參數(shù)提取

2.1空間域梯度

(1)

式(1)中：c11,c12,c21,c22分別表示協(xié)方差矩陣C的元素，C的特征值為：

(2)

并且λ1≥λ2。此處定義一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)化相關(guān)測(cè)量值：

(3)

該標(biāo)準(zhǔn)化測(cè)量值反映了在區(qū)域塊B中局部脊—谷方向的清晰度。如果局部區(qū)域的脊—谷方向比較清晰，那么λ1>>λ2，從而得出k≈1。相反地，如果局部區(qū)域額質(zhì)量較差，脊—谷的方向不清晰，則λ1≈λ2，從而得出k≈0。

假定Q1為手指靜脈圖像像素梯度評(píng)估函數(shù)，則

(4)

式(4)中：N表示圖像被分得的區(qū)域塊的總數(shù)量；ki表示被分得圖像中第i塊的標(biāo)準(zhǔn)化相關(guān)測(cè)量值，經(jīng)實(shí)驗(yàn)證明，其對(duì)應(yīng)的權(quán)系數(shù)取wi=1時(shí)效果最好。

2.2圖像對(duì)比度

圖像對(duì)比度即圖像像素的均方差。將一幅給定的圖像分割成數(shù)個(gè)8×8的不重疊區(qū)域，對(duì)于每個(gè)區(qū)域B，其均方差可計(jì)算為

(5)

式(5)中：fM是區(qū)域B中灰度值的平均值；r是區(qū)域B中總的像素?cái)?shù)；fi是某一個(gè)像素的灰度值。

一幅圖像的對(duì)比度是所有被分割區(qū)域?qū)Ρ榷鹊钠骄礫9]，即

(6)

其中N代表一幅圖像分割所得區(qū)域的總數(shù)量。

2.3圖像二維熵

選擇圖像的鄰域灰度均值與圖像的像素灰度值組成特征二元組(i,j)，其中i表示像素的灰度值(0≤i≤255)，j表示鄰域像素的灰度均值(0≤j≤255)，定義：

(7)

式(7)中：pij反映某像素位置上的灰度值與其周圍像素灰度分布的綜合特征；f(i,j)表示特征二元組(i,j)出現(xiàn)的頻數(shù)；n為圖像的尺度，則離散的圖像二維熵可定義為

(8)

假定Q3為手指靜脈圖像信息熵評(píng)估函數(shù)，則

(9)

2.4位置偏移度

如果采集者手指位置放置不正確導(dǎo)致靜脈圖像位置偏移，那么采集到的靜脈圖像質(zhì)量將不理想。通過(guò)提取位置偏移度特征來(lái)建立質(zhì)量評(píng)估函數(shù)，可剔除偏移度較大的圖像[10]。

首先計(jì)算前景區(qū)域的質(zhì)心坐標(biāo)，然后計(jì)算整幅圖像的幾何中心，最后根據(jù)質(zhì)心坐標(biāo)和幾何中心的偏移量來(lái)確定位置偏移質(zhì)量分?jǐn)?shù)，從而建立位置偏移度函數(shù)模型來(lái)評(píng)價(jià)手指靜脈圖像的質(zhì)量[11]。

首先，計(jì)算前景區(qū)域的質(zhì)心坐標(biāo)：

(10)

(11)

式中：x[i]表示圖像區(qū)域D中第i個(gè)像素的橫坐標(biāo)；y[j]表示圖像區(qū)域中第j個(gè)像素的縱坐標(biāo)；M表示圖像區(qū)域D中像素的總數(shù)。

位置偏移度質(zhì)量分?jǐn)?shù)由水平偏移度質(zhì)量分?jǐn)?shù)和垂直偏移度質(zhì)量分?jǐn)?shù)來(lái)綜合確定。水平偏移度質(zhì)量分?jǐn)?shù)和垂直偏移度質(zhì)量分?jǐn)?shù)分別根據(jù)前景區(qū)域的橫坐標(biāo)和質(zhì)心坐標(biāo)來(lái)計(jì)算，計(jì)算公式如下

(12)

(13)

其中W表示前景區(qū)域的橫坐標(biāo)。

在求得水平偏移度質(zhì)量分?jǐn)?shù)和垂直偏移度質(zhì)量分?jǐn)?shù)之后，得到能夠評(píng)價(jià)手指靜脈偏移度的位置偏移度質(zhì)量分?jǐn)?shù)，計(jì)算公式如下：

Q5=(100-QH)×(100-QV)/100

根據(jù)相關(guān)實(shí)驗(yàn)證明，變頻器的使用壽命是和溫度有關(guān)的，所處環(huán)境溫度的升高會(huì)對(duì)變頻器的使用壽命有很大的損害。所以，在日常的使用時(shí)要定期對(duì)變頻器進(jìn)行檢修?？梢詮囊韵路矫嬷郑?/p>

(14)

2.5圖像信噪比

傳統(tǒng)意義上的信噪比由式(15)計(jì)算[9]：

(15)

(16)

Q4=SNR

(17)

3特征參數(shù)的加權(quán)融合

傳統(tǒng)的加權(quán)融合方法直接將提取的特征值進(jìn)行加權(quán)計(jì)算，并且提取出的所有特征值所處地位是一樣的。本文考慮到不同特征值對(duì)圖像質(zhì)量的影響不同，根據(jù)影響程度的高低，使提取的5個(gè)特征值在加權(quán)結(jié)果中所占比例不同，從而得到綜合評(píng)價(jià)質(zhì)量函數(shù)Q：

(18)

4實(shí)驗(yàn)結(jié)果及分析

4.1分類實(shí)驗(yàn)

為了評(píng)估單個(gè)特征參數(shù)構(gòu)成的評(píng)估函數(shù)鑒別手指靜脈圖像質(zhì)量的能力，本文分別對(duì)200張高質(zhì)量圖像和200張低質(zhì)量圖像進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)。圖1表示的是以空間域梯度作為特征參數(shù)來(lái)評(píng)價(jià)圖像質(zhì)量的實(shí)驗(yàn)結(jié)果，顯示了高質(zhì)量圖像和低質(zhì)量圖像的空間域梯度評(píng)估函數(shù)的分布情況，星狀點(diǎn)代表高質(zhì)量圖像的空間域梯度評(píng)估函數(shù)值，圓點(diǎn)代表低質(zhì)量圖像的空間域梯度評(píng)估函數(shù)值。從圖中可以看出：高質(zhì)量圖像的評(píng)估函數(shù)值較大，主要分布在上方；低質(zhì)量圖像的評(píng)估函數(shù)值較小，主要分布在下方。然而，在空間域梯度評(píng)估函數(shù)值在[0.43,0.57] 范圍內(nèi)，高、低質(zhì)量圖像難以區(qū)分，所以，僅使用空間域的梯度這一特征值來(lái)評(píng)價(jià)手指靜脈圖像的質(zhì)量是不合理的。

圖1　空間域梯度函數(shù)分布

同理，分別對(duì)其他幾個(gè)特征參數(shù)進(jìn)行單獨(dú)實(shí)驗(yàn)，實(shí)驗(yàn)效果和單獨(dú)空間閾梯度實(shí)驗(yàn)效果類似，顯示不能很好地區(qū)分高質(zhì)量和低質(zhì)量的靜脈圖像。最后，使用同樣方法，對(duì)200張高質(zhì)量圖像和200張低質(zhì)量圖像進(jìn)行實(shí)驗(yàn)，特征參數(shù)不再是單個(gè)的，而是對(duì)加權(quán)之后的特征函數(shù)進(jìn)行實(shí)驗(yàn)，最終得出實(shí)驗(yàn)結(jié)果，如圖2所示。

圖2中：星狀點(diǎn)代表高質(zhì)量靜脈圖像的值；圓點(diǎn)代表低質(zhì)量靜脈圖像的值。從圖中可以看出：高質(zhì)量圖像的加權(quán)值主要集中在[0.48,0.65]范圍，低質(zhì)量圖像的加權(quán)值主要集中在[0.35,0.48]范圍。由此說(shuō)明，經(jīng)過(guò)加權(quán)求和之后，高、低質(zhì)量的靜脈圖像能夠很好地被區(qū)分開(kāi)來(lái)。

圖2　加權(quán)之后的函數(shù)分布

4.2識(shí)別對(duì)比實(shí)驗(yàn)

本實(shí)驗(yàn)所用手指靜脈識(shí)別系統(tǒng)采用波長(zhǎng)為850 nm的近紅外光光源模塊和型號(hào)為MT9V034的攝像頭。采集者是20～40歲年齡段的50名男性和女性，每人采集20次，一共得到50×20=1 000 張手指靜脈圖片，記為數(shù)據(jù)庫(kù)D1。通過(guò)上述算法對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)D1進(jìn)行處理，求出最優(yōu)閾值Q。閾值選取過(guò)大或者過(guò)小都會(huì)對(duì)系統(tǒng)識(shí)別性能產(chǎn)生不利的影響。閾值過(guò)大，容易將高質(zhì)量的圖像誤判為低質(zhì)量圖像；閾值過(guò)小，容易將低質(zhì)量圖像誤判為高質(zhì)量圖像，這些都會(huì)降低識(shí)別系統(tǒng)的準(zhǔn)確度和識(shí)別精度。通過(guò)實(shí)驗(yàn)和分析，取閾值Q=0.48，將Q大于等于0.48的圖片記為高質(zhì)量圖片，存于數(shù)據(jù)庫(kù)D2中， 將Q小于0.48的圖片記為低質(zhì)量圖片，舍棄，最終得到614張高質(zhì)量圖片的數(shù)據(jù)庫(kù)D2。

FRR(false rejection rate)和FAR(false acceptance rate)是用來(lái)評(píng)估指紋識(shí)別算法性能的2個(gè)主要參數(shù)。FRR是拒真率的意思，可以理解為“把應(yīng)該相互匹配成功的靜脈當(dāng)成不能匹配的靜脈”的概率。FAR一般稱為認(rèn)假率，可以理解為“把不應(yīng)該匹配的靜脈當(dāng)成匹配的靜脈”的概率。FRR和FAR互相矛盾，當(dāng)兩者相等時(shí)的概率是等錯(cuò)誤率。以FAR為橫坐標(biāo)、FRR為縱坐標(biāo)畫曲線，就是ROC曲線；再畫y=x的曲線，兩個(gè)曲線相交時(shí)對(duì)應(yīng)的橫坐標(biāo)或縱坐標(biāo)就是等錯(cuò)誤率，此時(shí)系統(tǒng)的識(shí)別性能是最好的。

分別將數(shù)據(jù)庫(kù)D1和D2作為測(cè)試數(shù)據(jù)庫(kù)，對(duì)系統(tǒng)進(jìn)行識(shí)別性能的測(cè)試。運(yùn)用相同的識(shí)別算法，對(duì)測(cè)試數(shù)據(jù)庫(kù)中的圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行識(shí)別匹配。

通過(guò)以上分析可知：在識(shí)別過(guò)程中，閾值過(guò)大或者過(guò)小都會(huì)使得系統(tǒng)識(shí)別率降低。在不同的閾值下，分別計(jì)算出拒真率FRR和認(rèn)假率FAR，然后分別以FAR為橫坐標(biāo)，F(xiàn)RR為縱坐標(biāo)，畫出ROC曲線。

圖4　D2數(shù)據(jù)庫(kù)的ROC曲線

圖3和圖4中，直線表示的是y=x，曲線表示FRR和FAR互相矛盾，呈現(xiàn)負(fù)相關(guān)的趨勢(shì)，直線和曲線的交點(diǎn)表示FRR=FAR，表示等錯(cuò)誤率，此時(shí)的閾值為最優(yōu)值0.48，系統(tǒng)的識(shí)別性能最好。

從圖3和圖4可以看出：D1的等錯(cuò)誤率為9.253%，D2的等錯(cuò)誤率為6.852%，顯然小于使用數(shù)據(jù)庫(kù)D1時(shí)的等錯(cuò)誤率，故此時(shí)系統(tǒng)的識(shí)別性能較好。

5結(jié)束語(yǔ)

本文通過(guò)對(duì)手指靜脈采集圖像進(jìn)行特征提取，提取出空間域梯度、對(duì)比度、信息熵、信噪比、位置偏移度等5個(gè)特征，然后將其進(jìn)行加權(quán)融合，從而建立起手指靜脈圖像質(zhì)量評(píng)估模型。通過(guò)實(shí)驗(yàn)證明模型能夠?qū)⒏?、低質(zhì)量圖像進(jìn)行分類，并且能在一定程度上提高手指靜脈識(shí)別系統(tǒng)的識(shí)別性能。但是加權(quán)融合算法在對(duì)高、低質(zhì)量圖像進(jìn)行分類的過(guò)程中，閾值的確定比較復(fù)雜，有待進(jìn)一步研究和改善。

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(責(zé)任編輯楊黎麗)

Finger Vein Image Quality Evaluation Based on Eigenvalues Weighting and Fusing

YU Cheng-bo, HU Jing-jing, KONG Qing-da, YU Yu-jie, DENG Shun-hua

(Chongqing University of Technology, Chongqing 400054, China)

Abstract:According to processing the finger vein image, firstly, this article extracted five characteristics, which including the gradient in the spatial domain, contrast, the two-dimensional entropy of image, position deviation and signal-to-noise ratio. Secondly, the five eigenvalues were weighted and fused to set up a quality evaluation model. Finally, the classification and identification-contrast experiments were done using the model. The results show that using the model to set up after characteristics weighting and fusing, not only the high and low quality finger vein images can be well classified, but also the recognition performance of recognition system can be improved to some extent.

Key words:quality evaluation; eigenvalues; weighting and fusing

文章編號(hào)：1674-8425(2016)02-0084-05

中圖分類號(hào)：TP391.4

文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A

doi:10.3969/j.issn.1674-8425(z).2016.02.015

作者簡(jiǎn)介：余成波(1965—)，男，江西人，博士，教授，主要從事信號(hào)與信息處理研究。

基金項(xiàng)目：國(guó)家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(61402063);重慶市科技人才培養(yǎng)計(jì)劃(新產(chǎn)品研發(fā)團(tuán)隊(duì))項(xiàng)目(CSJC2013KJRC-TDJS40012);重慶高校優(yōu)秀成果轉(zhuǎn)化資助項(xiàng)目(KJZH14213)

收稿日期：2015-10-18

引用格式：余成波，胡晶晶，孔慶達(dá)，等.基于特征值加權(quán)融合的手指靜脈圖像質(zhì)量評(píng)估[J].重慶理工大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版)，2016(2):84-88.

Citation format：YU Cheng-bo, HU Jing-jing, KONG Qing-da, et al.Finger Vein Image Quality Evaluation Based on Eigenvalues Weighting and Fusing[J].Journal of Chongqing University of Technology(Natural Science)，2016(2):84-88.