[论文解读] 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 8

一句话总结

本文提出一种基于贝塞尔曲线表示的新型指纹图像压缩方法，通过提取纹线结构并将其建模为贝塞尔曲线，仅存储控制点，从而高效地减少存储需求，在实现显著内存节省的同时，保持了极低的质量损失，实现了高保真重建。

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.

研究动机与目标

• 为解决生物识别系统中存储和传输大量指纹数据的日益严峻挑战。
• 开发一种专用于指纹图像的高效有损压缩技术，同时保持识别保真度。
• 使用贝塞尔曲线表示指纹纹线结构，以最小化数据存储需求。
• 通过正式指标评估重建指纹图像的质量，以验证压缩效果。
• 通过降低内存和带宽使用，实现指纹系统的实际部署。

提出的方法

• 使用纹线检测算法提取指纹纹线及其坐标点。
• 通过确定最优控制点，将每条提取的纹线建模为贝塞尔曲线。
• 仅存储贝塞尔曲线的控制点，而非完整的像素数据。
• 通过贝塞尔曲线插值，从存储的控制点重建指纹图像。
• 使用正式评估指标，评估重建指纹图像的质量。
• 在符合IEEE标准的格式中应用该方法，以确保可复现性，并可集成到现有系统中。

实验结果

研究问题

• RQ1 贝塞尔曲线表示能否在保持结构完整性的同时有效压缩指纹图像？
• RQ2 与传统图像压缩方法相比，所提出方法在多大程度上减少了存储需求？
• RQ3 仅凭贝塞尔曲线控制点，指纹图像的重建精度如何？
• RQ4 该压缩方法对指纹识别性能有何影响？
• RQ5 该方法是否具备可扩展性，适用于实时生物识别系统？

主要发现

• 通过仅存储贝塞尔曲线控制点而非完整像素数据，所提出方案实现了显著的内存减少。
• 利用贝塞尔曲线插值，可从控制点准确重建指纹图像。
• 正式评估证实，该方法保持了足够的图像质量，适用于生物识别应用。
• 该方法高效且适合集成到自动指纹识别系统中。
• 压缩比显著提高，尽管提供的文本中未明确具体数值。
• 由于存储和传输开销低，该技术支持实际部署。