[論文レビュー] An Innovative Scheme For Effectual Fingerprint Data Compression Using Bezier Curve Representations

Vani Perumal, Jagannathan Ramaswamy|ArXiv.org|Nov 3, 2009

Biometric Identification and Security参考文献 12被引用数 8

ひとこと要約

本稿では、指紋データを効率的に格納するためにベジェ曲線表現を用いた新しい指紋画像圧縮手法を提案する。ラidge構造を抽出し、それらをベジェ曲線としてモデル化することで、制御点のみを格納するため、メモリ使用量を大幅に削減しつつ、最小限の品質損失で正確な再構築を実現する。

ABSTRACT

Naturally, with the mounting application of biometric systems, there arises a difficulty in storing and handling those acquired biometric data. Fingerprint recognition has been recognized as one of the most mature and established technique among all the biometrics systems. In recent times, with fingerprint recognition receiving increasingly more attention the amount of fingerprints collected has been constantly creating enormous problems in storage and transmission. Henceforth, the compression of fingerprints has emerged as an indispensable step in automated fingerprint recognition systems. Several researchers have presented approaches for fingerprint image compression. In this paper, we propose a novel and efficient scheme for fingerprint image compression. The presented scheme utilizes the Bezier curve representations for effective compression of fingerprint images. Initially, the ridges present in the fingerprint image are extracted along with their coordinate values using the approach presented. Subsequently, the control points are determined for all the ridges by visualizing each ridge as a Bezier curve. The control points of all the ridges determined are stored and are used to represent the fingerprint image. When needed, the fingerprint image is reconstructed from the stored control points using Bezier curves. The quality of the reconstructed fingerprint is determined by a formal evaluation. The proposed scheme achieves considerable memory reduction in storing the fingerprint.

研究の動機と目的

• バイオメトリクスシステムにおける指紋データの大量な格納および送信の課題に対処すること。
• 指紋画像に特化した効率的で、損失を伴う圧縮技術を開発し、認識忠実度を維持すること。
• 指紋のラidge構造をベジェ曲線で表現することで、データ格納要件を最小限に抑えること。
• 正式な指標を用いて再構築された指紋の品質を評価し、圧縮効果を検証すること。
• メモリおよび帯域幅の使用量を削減することで、指紋システムの実用的導入を可能にすること。

提案手法

• ラidge検出アルゴリズムを用いて指紋のラidgeおよびその座標点を抽出する。
• 最適な制御点を特定することで、抽出された各ラidgeをベジェ曲線としてモデル化する。
• フルピクセルデータではなく、ベジェ曲線の制御点のみを格納する。
• ベジェ曲線補間を用いて、格納された制御点から指紋画像を再構築する。
• 再構築された指紋画像の品質を評価するために、公式な評価指標を用いる。
• 再現性および既存システムへの統合を可能にするために、IEEE準拠のフォーマットを適用する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 ベジェ曲線表現は、構造的整合性を保ちながら、指紋画像を効果的に圧縮できるか？
• RQ2 従来の画像圧縮と比較して、提案手法はどの程度ストレージ要件を削減できるか？
• RQ3 制御点のみから、どの程度正確に指紋画像を再構築できるか？
• RQ4 圧縮が指紋認識性能に及ぼす影響はいかほどか？
• RQ5 この手法はスケーラブルであり、リアルタイムバイオメトリクスシステムに適しているか？

主な発見

• 本手法は、フルピクセルデータではなくベジェ曲線の制御点のみを格納することで、顕著なメモリ削減を達成する。
• ベジェ曲線補間を用いることで、制御点から正確に指紋画像を再構築できる。
• 公式な評価により、バイオメトリクス用途に十分な画像品質が維持されていることが確認された。
• このアプローチは効率的であり、自動指紋認識システムへの統合に適している。
• 圧縮比は顕著に向上したが、提供された本文には正確な数値は記載されていない。
• 低コストのストレージおよび送信オーバーヘッドのため、実用的導入が可能である。