Система идентификации личности по отпечаткам пальцев Подсистема анализа изображения (стр. 5 из 20)

Разработка системы распознавания личности и ее подсистем будет вестись с использованием среды для разработки приложений Microsoft Visual Studio C++ 2003. Среда разработки включает в себя высокопроизводительный 32-битный компилятор, что позволяет оптимизировать создаваемый код. Microsoft Visual Studio C++ включает обширный набор средств, которые повышают производительность труда программистов и сокращают продолжительность цикла разработки. Многофункциональная интегрированная среда разработки Microsoft Visual Studio C++ 2003 включает компилятор, удовлетворяющий стандарта ANSI/ISO, встроенный дизайнер форм, богатый набор средств для работы с компонентами, инструмент Solution Explorer, менеджер проектов и отладчик. Удобство разработки и эффективность созданных в данной среде разработки программ делают Microsoft Visual Studio C++ 2003 оптимальным выбором для построения исследовательской системы, какой является система распознавания личности.

2. РАЗРАБОТКА ПОДСИСТЕМЫ АНАЛИЗА ИЗОБРАЖЕНИЯ ОТПЕЧАТКОВ ПАЛЬЦЕВ

2.1. Описание постановки задачи подсистемы анализа изображения отпечатков пальцев

2.1.1. Характеристика задачи

Графические образы, представляемые окружающим миром человеку, обладают большим разнообразием. Неотъемлемым атрибутом изображения является его пространственная структура. Способность реконструировать эту структуру при визуальном восприятии и обеспечивает предметность восприятия.

Пространственная определенность, которая состоит в том, что любая точка изображения принадлежит единственному и вполне определенному структурному элементу, который может представлять объект либо принадлежит одному или нескольким объектам соответствующей предметной области. Таким образом, любое изображение строится в соответствии с некоторым априорным планом, определяющим место положения и смысловые характеристики его структурных элементов.

Модели представления изображений в ЭВМ можно разделить на два типа: растровые и векторные.

Наиболее распространенная форма представления «сырых» изображений на ЭВМ – это растр. Изображение в этом случае представляет собой матрицу из NxM точек (пикселей). Визуализация растровых изображений достаточно проста и заключается в построчном выводе его пикселей на экран. Однако модель этого типа не несет в себе структурной и тем более семантической информации, что ограничивает сферу ее применения. При вводе изображений из реального мира в ЭВМ они часто предстают в растровой форме.

Векторные модели представления изображений основаны на том, что любую линию можно представить в аналитическом виде, например в виде совокупности векторов – направленных отрезков. Визуализация изображений в векторной модели сложнее, чем в растровой. Но модель приобретает когнитивность за счет включения в нее структурной информации.

Образ отпечатка пальца, как правило, сохраняется в двоичном коде, где каждый пиксель рисунка описывается 8 битами, то есть 256 оттенками серого цвета. В передовых системах сканирования цифровой образ отпечатка обрабатывается с помощью специального алгоритма улучшения изображения. Этот алгоритм обеспечивает обратную связь с датчиком для регулирования параметров сканирования. Когда датчик фиксирует окончательный образ, алгоритм настраивает контрастность и четкость изображения отпечатка для получения наилучшего качества /12/.

Методы опознания отпечатка пальца основаны на сравнении с образцами или на использовании характерных деталей.

При опознании по деталям из образа извлекаются только специфические места, где найдена особенность (деталь). Обычно это либо окончание гребня, либо его раздвоение (рис. 2.1). Содержание шаблона в этом случае составляют относительные координаты и сведения об ориентации детали. Распознающий алгоритм отыскивает и сравнивает между собой соответствующие детали. Ни поворот отпечатка пальца, ни его параллельный перенос (сдвиг) не влияют на функционирование системы, поскольку алгоритм работает с относительными величинами.

Типы минюций

Рис. 2.1

Для сравнения на битовом образе производится поиск локальных особенностей папиллярного узора – минюций. Для поиска используется алгоритм обхода по контуру гребней. В результате подсистема анализа реализует переход от растрового представления к структурному представлению.

2.1.2. Входная информация

Входной информацией является битовый растр отпечатка, полученный с помощью сканирования разрешением 600dpi. Расширение битового файла
по-умолчанию *.bmp. Формат bmp (от слов BitMaP - битовая массив) представляет из себя несжатое (в основном), что позволяет не вносить погрешностей, изображение, которое довольно легко читается и выводится в ОС Windows, в которой есть специальные функции API, которые в этом помогают /13/.

2.1.3. Выходная информация

Выходной информацией является список минюций в абсолютных параметрах, расположенный в памяти, содержащий параметры каждой найденной минюции. Каждый элемент массива содержит все необходимые параметры минюции: координаты целого типа – 2х4 байта, угол направления 8 байт, тип точки 1 байт

Структура массива:

Таблица 2.1

Формат строки файла со структурным описанием

Поле	Формат	Описание
X	Целое	Абсцисса минюции на растре
Y	Целое	Ордината минюции на растре
a	Целое	Ориентация минюции на растре
T	Байт	Тип минюции. Раздвоение или окончание
k	Целое	Количество минюций

2.1.4. Математическая постановка задачи

Работа подсистемы реализуется следующими этапами:

- корректировка входного образа, устранение дефектов и искажений;

- поиск минюций и формирование списка их абсолютных параметров;

- фильтрация полученного списка параметров;

Для решения поставленных задач требуются стандартные операции для работы с массивом, которые представлены в табл. 2.2.

Таблица 2.2

Операции над массивом

Обозначение	Расшифровка
\|Array\|	количество элементов массива
Array[i]	обращение к i-му элементу массива
	операция добавления элемента E в конец массива M
Delete(Array,Pos)	операция удаления элемента на позиции Pos из массива Array
Delete(Array, Element)	операция удаления элемента Element из массива Array
Pos(Array,Element)	операция получения номера элемента Element в массиве Array
Array1ÈArray2	операция добавления в конец массива Array1 не дублируемых элементов массива Array2
Array1ÇArray2	операция пересечения массивов
	логическая операция принадлежности элемента E массиву M
Sort(Array_f)	операция сортировки массива Array по значению поля f

2.1.5. Функциональная схема подсистемы анализа папиллярного

узора

Целью работы является реализация программы для выполнения схемы, изображенной на рис. 2.1.1.

Схема подсистемы анализа

Рис. 2.1.1

2.2. Описание постановки задачи выявления дефектов сканирования и их устранение

2.2.1. Характеристика задачи

Папиллярный узор представленный в виде растра содержит отдельные элементы линии. Линии – это отображение гребней папиллярного узора, обход по контуру этих линий позволит выделить отдельные гребни и получить информацию об их расположении на пальце. Однако в процессе получения растра отпечатка возможны типичные дефекты изображения, которые возникают вследствие попадания мусора на сканирующее устройство, существование порезов и складок на коже, непостоянном прижиме пальца к сканеру и изменение его положения при каждом новом сканировании.

Дефекты бывают двух видов – это слипания соседних гребней и обрывы гребня на растре вследствие описанных выше ситуаций. Так как данные дефекты частично предсказуемы, то можно их устранить. Применяя подготовку изображения, к дальнейшему структурному анализу, удается значительно понизить количество шумов и искажений в исходном растре, что ведет к повышению скорости и надежности распознавания.