[論文レビュー] Fingerprint: DWT, SVD Based Enhancement and Significant Contrast for Ridges and Valleys Using Fuzzy Measures

D. Bennet, S. Arumuga Perumal|arXiv (Cornell University)|Jun 23, 2011

Biometric Identification and Security参考文献 5被引用数 13

ひとこと要約

本稿では、離散ウェーブレット変換（DWT）と特異値分解（SVD）を組み合わせ、ファジィ測度を用いた自動しきい値設定を施した、新規な指紋画像のコントラスト強調手法を提案する。曇りの度合いのインデックスを用いて最適なヒストグラムしきい値を決定することで、リッジとボウルのコントラストを向上させ、従来のヒストグラム等化手法に比べて顕著に認識精度を向上させる。

ABSTRACT

The performance of the Fingerprint recognition system will be more accurate with respect of enhancement for the fingerprint images. In this paper we develop a novel method for Fingerprint image contrast enhancement technique based on the discrete wavelet transform (DWT) and singular value decomposition (SVD) has been proposed. This technique is compared with conventional image equalization techniques such as standard general histogram equalization and local histogram equalization. An automatic histogram threshold approach based on a fuzziness measure is presented. Then, using an index of fuzziness, a similarity process is started to find the threshold point. A significant contrast between ridges and valleys of the best, medium and poor finger image features to extract from finger images and get maximum recognition rate using fuzzy measures. The experimental results show the recognition of superiority of the proposed method to get maximum performance up gradation to the implementation of this approach.

研究の動機と目的

• リッジとボウル間の画像コントラストを強調することで、指紋認識精度を向上させること。
• 低品質な指紋画像の強調において、従来のヒストグラム等化手法の限界を克服すること。
• ファジィ測度を用いた自動しきい値設定手法を開発し、ヒストグラム強調を実現すること。
• 劣悪な品質の指紋画像におけるコントラスト最適化を通じて、認識性能を最大化すること。
• 多スケール強調と頑健な特徴抽出を実現するため、DWTとSVDを統合すること。

提案手法

• 指紋画像を多スケール解析可能にするために、離散ウェーブレット変換（DWT）を用いてサブバンドに分解する。
• DWT係数に特異値分解（SVD）を適用し、主要な画像特徴を抽出・強調する。
• ファジィネス測度を用いて、コントラスト強調のための最適なヒストグラムしきい値を自動的に決定する。
• しきい値選択プロセスを支援するため、曇りのインデックスを導入し、画像特徴の類似度検出を向上させる。
• しきい値を設定したヒストグラムを適用し、さまざまな画像品質レベルにおいてリッジとボウル間のコントラストを強調する。
• DWT、SVD、およびファジィベースのしきい値設定を統合することで、ノイズが多いまたは劣化した指紋画像においても認識性能を最大化する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 DWTとSVDを効果的に組み合わせることで、指紋画像のコントラストをどのように向上させられるか？
• RQ2 ファジィ測度は、指紋強調のための自動しきい値選択において、従来のヒストグラム等化法を上回る性能を示せるか？
• RQ3 提案手法は、指紋画像の品質レベルが異なる状況下でも、どの程度認識率を向上させるか？
• RQ4 ファジィベースのしきい値設定の統合により、リッジとボウルの区別がどの程度向上するか？
• RQ5 標準的および局所的ヒストグラム等化法と比較して、提案手法の性能はいかがなっているか？

主な発見

• 提案されたDWT-SVDおよびファジィしきい値設定手法は、指紋画像におけるリッジとボウル間のコントラストを顕著に向上させる。
• 標準的および局所的ヒストグラム等化手法と比較して、高い認識率を達成する。
• 曇りのインデックスの使用により、自動的かつ最適なしきい値選択が可能となり、人的介入を低減できる。
• 劣悪、中程度、良好な品質の指紋画像のすべてにおいて、強調性能が一貫して優れている。
• DWT、SVD、およびファジィ測度の統合により、指紋認識システムにおける性能向上が明確に確認された。
• 実験結果から、強化されたコントラストを通じて認識精度を最大化する手法の有効性が裏付けられた。