生物识别和图像处理
在这个信息时代，图像占据了巨大的份额。在生物识别中，图像处理是识别个人（其生物识别图像先前存储在数据库中）所必需的。面部、指纹、虹膜等都是基于图像的生物识别技术，需要图像处理和模式识别技术。
为了使基于图像的生物识别系统能够准确地工作，它需要以非常清晰且未经篡改的形式拥有用户生物识别信息的样本图像。
生物识别中图像处理的需求
用户的生物识别图像被输入到生物识别系统中。系统被编程为使用方程式处理图像，然后存储每个像素的计算结果。
为了选择性地增强数据中的某些精细特征并去除某些噪声，数字数据会进行各种图像处理操作。
图像处理方法可以分为三个功能类别：
图像恢复
图像恢复主要包括：
- 减少在采集样本时引入的图像噪声。
- 去除生物识别注册过程中出现的失真。
图像平滑减少图像中的噪声。平滑是通过用相邻像素的平均值替换每个像素来执行的。生物识别系统使用各种滤波算法和降噪技术，如中值滤波、自适应滤波、统计直方图、小波变换等。
图像增强
图像增强技术可以提高图像任何部分或特征的可见性，并抑制其他部分的信息。只有在恢复完成后才会进行。它包括增亮、锐化、调整对比度等，以便图像可用于进一步处理。
特征提取
从图像中提取两种类型的特征，即：
一般特征 - 用于描述图像内容的形状、纹理、颜色等特征。
特定领域特征 - 它们是应用程序相关的特征，例如面部、虹膜、指纹等。Gabor滤波器用于提取特征。
当从图像中提取特征后，您需要选择合适的分类器。广泛使用的分类器最近邻分类器，它将候选图像的特征向量与存储在数据库中的图像的向量进行比较。
B样条曲线是在指纹生物识别系统中应用于描述曲线模式的近似方法。B样条曲线的系数用作特征。在虹膜识别系统中，虹膜图像使用离散小波变换（DWT）进行分解，然后将DWT系数用作特征。
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