印鉴识别方法和技术研究(1)(2)
2015-08-27 01:01
导读：4）延展度 是一个反映旋转不变量的特征，反映了印鉴的延展度。为了得到印鉴归一化的特征值，先 计算 印鉴的尺寸为: 归一化的延展性特征为： 5）水平
4）延展度
是一个反映旋转不变量的特征，反映了印鉴的延展度。为了得到印鉴归一化的特征值，先 计算 印鉴的尺寸为:
归一化的延展性特征为：
5）水平偏度
比值反映了印鉴在水平方向上的偏度，相应的归一化特征为:
6）垂直偏度
比值反映了印鉴在垂直方向上的偏度，相应的归一化特征为:
7）水平延展均衡度
比值反映了印鉴在水平方向上的偏度，相应的归一化特征为:
8）垂直延展均衡度
比值反映了印鉴在垂直方向上的偏度，相应的归一化特征为:
9）距离度量计算
在印鉴鉴别中，可使用如下的距离公式来计算两个特征矢量f l和f 2的距离:
其中r(x)在x
2．基于高阶相关的印鉴鉴别方法
在经过归一化的特征印鉴图像上，我们计算图像的相关和直线段的高阶相关。印鉴图像用f(x,y)表示，其一阶相关函数为:
其中 u=-63,…,0,…63,v=-63,…,0,…63
对于二值图像，相关函数的值表明图像中相隔一定距离的点之间的共存次数。印鉴图像的高阶相关C1(u,v), C2(u,v)和C3(u,v)是同时计算的。计算方法如下:
先将存储相关函数C0(U,V)和高阶相关C1(u,v), C2(u,v)的矩阵各元素的初值设置为0，然后对图像进行点阵扫描。对于图像中每一对为1的点f(x,y)和f(x+u,y+v)，给C0(u,v)加1。若两点连线的中点f(x+u/2,y+v/2)也为1，则给C1(u,v)加1。进一步，若连线上1/4和3/4的点f(x+u/4,y+v/4)和f(x+3u/4,y+3v/4)也为1,则给C2(u,v)也加1。对图像上的所有点统计完成后，C0(u,v)、C1(u,v)和C2(u,v)就是要求的相关函数的值。对它们进行相关谱分解
最后 ，对 分别进行归一化，归一化计算公式为：
其中k=0,1,2;的维数都是32X64=2048，直接用他们进行判断和比较不仅计算量大，而且识别结果可能会差。我们在实际 应用 中对它们进行压缩，成为8×16=128维，共3×128=384维。压缩方法为: 您可以访问中国科教评价网（www.NsEac.com）查看更多相关的文章。
其中，m=0,…7,n=-8,…0,…7 i=0,1,2
将压缩后384个统计量表示为特征矢量x,在进行印鉴鉴别时两个特之间的距离定义为:
实验表明这种距离量度的鉴别效率最高。
五、鉴别结果的综合评价
对检材和数据库中的样本进行几何矩、高阶相关、方向指数和纹理对比，计算出距离值后，需要对对比结果进行综合评价和排名。理想的评价方法是根据这几种比较方法的可信程度，进行方法评价结果的加权平均。但这需要进行大量的实验，才能确定每种方法的权重。根据我们 目前 进行的实验结果，尚不能给出这种权重。
目前，常采用最差排名淘汰，然后求平均排名的方法进行综合评价。对每种方法，根据对比结果进行排序，排名在前的是和检材接近的样本。在计算综合排名时，取四种方法排名中的前三个进行平均。
六、 总结
本章主要讨论了印鉴鉴别中的使用的一些比对方法，介绍了基于印鉴特征的鉴别方法的鉴别方法。在基于印鉴特征的鉴别方法中，详细介绍了基于几何矩、高阶相关方法。同时，介绍了印鉴鉴别前对检材和样本进行的预处理工作，包括二值化、去噪、归一化等工作以及对结果的综合评价和为了加速鉴别过程而使用的根据矩比对结果进行淘汰的方法。目前，在寻找快速、高效和稳定的印鉴鉴别中，仍然有很多工作可以做。
参考 文献
[1] 刘成林． 中国 科学 院自动化所博士论文．1995．
[2] 陈燕新，李卫东，戚飞虎．基于边缘和模板匹配的印鉴自动鉴别方法[J]．上海 交通 大学学报．1998: 32 4：44-48．
[3] 郭军．智能信息技术．北京:北京邮电大学．1999.11．
[4] 张毓晋．图像处理和 分析 北京:清华大学出版社．1999.3共2页: 2
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