Метод очищення від шуму візуальної біометричної інформації

Abstract

У роботі запропоновано метод очищення від шуму візуальної біометричної інформації за рахунок визначення структури моделі згладжуючої фільтрації візуальної інформації про ідентифіковану особистість на основі статистичного оцінювання якості очищення від шуму двовимірного сигналу. В результаті проведеного системного аналізу сучасних методів очищення зображення від шуму встановлено, що розглянуті методи мають один або більше з таких недоліків: не автоматизовано вибір структури та параметрів моделі фільтра та/або невисока точність очищення від адитивного та мультиплікативного шуму. Тому актуальною є розробка методу очищення від шуму візуальної біометричної інформації для проведення попередньої обробки зображення обличчя людини, що забезпечить необхідну якість зображень і не вимагатиме трудомісткої процедури визначення значень параметрів оператором на основі емпіричного досвіду. Визначено структуру моделі згладжуючої фільтрації. Запропоновано характеристики та критерій якості очищення від шуму візуального сигналу. Для визначення параметра порядку фільтра проведено чисельні дослідження за допомогою бази даних Siblings, що дозволило встановити найефективніший метод: у випадку адитивного гаусового шуму та у випадку мультиплікативного гаусового шуму, найменшу середньоквадратичну помилку, тобто таку, що відповідає критерію якості очищення від шуму візуального сигналу, забезпечує середньо α -усічений фільтр. Запропонований метод дозволяє ставити і вирішувати завдання попередньої обробки візуального сигналу, що використовуються для аналізу і зберігання візуальної інформації в інтелектуальних комп’ютерних системах біометричної ідентифікації особистості по зображенню обличчя.

One of the most important problems that exist in security systems today is to increase the effectiveness of identification of a person. Computer biometric identification speeds up and increases the accuracy of the recognition process, which is especially critical in a limited time. A special class of biometric identification of a person is formed by methods based on the analysis of visual information. The first step in processing the visual biometric information for analysis and subsequent recognition of objects such as a human face is digital image filtering or low-frequency noise elimination due to distortion of various imaging devices and their subsequent transmission through various communication channels. The paper proposes the noise cleaning method for visual biometric information by determining the structure of the smoothing filtering model of visual information about the identified person based on statistical evaluation of the noise cleaning quality of two-dimensional signal. The systematic analysis of modern noise cleaning methods for image is carried out. Smoothing adaptive linear time filtering; smoothing adaptive linear frequency filtering, called spectral subtraction; wavelet analysis with threshold processing; smoothing non-adaptive linear time filtering; smoothing non-linear filtration have been studied. It is established that the considered cleaning methods for visual biometric information have one or more of the following disadvantages: not automation of the choice of structure and parameters of the filter model and/or the low accuracy of additive and multiplicative noise cleaning. Therefore, it is important to develop the noise cleaning method of visual biometric information for pre-processing of human face images, which will ensure the necessary image quality and will not require time-consuming procedures to determine parameter values by the operator based on his empirical experience. The structure of the smoothing filtration model, which is reduced to determining the filter order, is determined. The characteristics and quality criterion of visual signal noise cleaning are offered. Numerous studies have been performed to determine the filter order parameter using the Siblings database, which allows to establish the most effective method based on statistical evaluation of the quality of visual information noise cleaning: in the case of additive Gaussian noise and in the case of multiplicative Gaussian noise, the least standard error, that meets the criterion of quality of visual signal noise cleaning, provides a medium α-truncated filter. The proposed method allows to set and solve the problem of the visual signal pre-processing used for analysis and storage of visual information in intelligent computer systems of biometric identification of the person on the face image.