[论文解读] Feature Extraction of Human Lip Prints

Samir Kumar Bandyopadhyay, S. Arunkumar+1 more|arXiv (Cornell University)|Dec 3, 2013

Gait Recognition and Analysis参考文献 4被引用 7

一句话总结

本文提出一种基于计算机视觉的人脸识别方法，利用唇纹进行身份识别，采用高斯滤波、Sobel和Canny边缘检测器提取垂直和水平的沟纹图案。该方法展示了唇纹分析在法医学和个人识别中的可行性，结果表明其具有明显且独特的图案，适用于识别系统。

ABSTRACT

Methods have been used for identification of human by recognizing lip prints. Human lips have a number of elevation and depressions features called lip prints and examination of lip prints is referred to as cheiloscopy. Lip prints of each human being are unique in nature like many others features of human. In this paper lip print is first smoothened using a Gaussian Filter. Next Sobel Edge Detector and Canny Edge Detector are used to detect the vertical and horizontal groove pattern in the lip. This method of identification will be useful both in criminal forensics and personal identification. It is our assumption that study of lip prints and their types are well connected to play a song in a better way that are well accepted to people who loves to hear songs.

研究动机与目标

• 开发一种可靠的人类身份识别方法，利用唇纹作为生物特征。
• 解决从唇纹图像中提取独特且稳定特征以用于法医学应用的挑战。
• 评估边缘检测技术（Sobel和Canny）在增强唇纹图案方面的有效性。
• 证明唇纹如同指纹一样，可作为独特的身份标识。
• 通过提供数字化、自动化的特征提取流程，为唇纹学领域做出贡献。

提出的方法

• 首先使用高斯滤波器对唇纹图像进行平滑处理，以减少噪声并提升图像质量。
• 应用Sobel边缘检测器，以检测唇部图像中的垂直沟纹图案。
• 使用Canny边缘检测器，以更精确地识别水平沟纹图案并减少噪声。
• 高斯滤波与双边缘检测的结合，实现了对独特唇纹特征的稳健提取。
• 该方法聚焦于唇面的形态学特征，如隆起和凹陷。
• 该方法设计用于集成到法医学和个人识别系统中。

实验结果

研究问题

• RQ1 是否可以使用数字图像处理技术可靠地提取和处理唇纹图像以实现身份识别？
• RQ2 Sobel和Canny边缘检测器在突出显示唇纹中独特沟纹图案方面的效果如何？
• RQ3 唇纹在多大程度上表现出与指纹等其他生物特征相当的独特性？
• RQ4 高斯滤波与边缘检测的结合是否能提高唇纹图像的清晰度和可用性？
• RQ5 唇纹分析是否是法医学和个人识别在实际应用中的可行方法？

主要发现

• 高斯滤波的使用有效减少了图像噪声，提升了唇纹图像的质量，便于后续处理。
• Sobel和Canny边缘检测器分别成功突出了唇纹中的垂直和水平沟纹图案。
• 滤波与边缘检测的结合增强了独特唇纹特征的可见性。
• 结果证实，唇纹包含稳定且可重复的图案，适合用于身份识别。
• 该方法支持在法医学科学中使用唇纹作为生物特征标识的可行性。
• 本研究提供了一条实用的数字化自动唇纹特征提取流程。