쿼리 이미지가 템플릿 데이터베이스에 있는지 여부를 픽셀 단위로 비교하는 방법

Question

나는 손등 정맥 인식 시스템을 연구 중이다. 필자는 이미 이미지를 이진화하고 사전 처리 한 다음 아래의 그림 (그림 1)과 같이 묽은 정맥 패턴의 특징 추출 (흰색 픽셀 좌표)을 수행했습니다. 이 단계는 10 개의 이미지에 대해 반복되었고 좌표는 .txt 파일에 저장되었습니다.

자, 내가 단계 위에서 언급 한 모든이 적용된 및 좌표를 검색 한 경우 다음과 같이 질의 이미지 (그림 2)가 가정 해 봅시다. 일치하는 목적

, 나는 , 어떻게 든, 똑같은 바이너리 이미지 사이의 유사성 매칭을하기 위해 구현 않는 알고리즘 "고 말했다 this 종이 매칭 전략을 적용 할 첫 번째 단계에서 알고리즘은 쿼리 이미지를 스캔하고 모든 전경 픽셀 (배경 픽셀도 가져올 수 있음) 값을 가져 와서 해당 위치의 데이터베이스 이미지의 픽셀 값과 비교합니다 데이터베이스 이미지의 동일한 위치에서 동일한 값을 찾으면 히트 카운트로 간주되고, 그렇지 않으면 누락 카운트로 간주되고 마지막으로 히트 및 미스 카운트는 쿼리 이미지의 총 전경 픽셀 수로 나눠집니다. 이 분할의 결과는 쿼리 이미지와 데이터베이스 이미지 (SQD)의 유사성을 나타내는 숫자를 제공합니다. 두 번째 단계에서는 데이터베이스 이미지가 스캔되고 첫 번째 단계에서 수행 된 것처럼 해당 전경 픽셀 요소가 쿼리 이미지와 비교됩니다. 이렇게하면 유사한 데이터베이스 이미지가 쿼리 이미지 (SDQ)에 미치는 영향을 나타내는 결과를 얻을 수 있습니다. 그런 다음 SQD와 SDQ의 평균 인 평균 유사성 측정 (ASM)이 검색 프로세스의 순위 측정으로 사용됩니다. "

는

Answer 1

픽셀 단위로, 당신은 단지 이미지를 쉽게 해시하고있다, 새로운 이미지를 해시 저장하고 해시를 비교합니다. 감사합니다.하지만 그 이미지가있는 경우 실패 할 것입니다 축소 또는 손실 압박의 경우, 재 저장 한. 누군가가 두 번 같은 파일을 업로드하면 기본적으로 일치하는 것

가. 이것은 또는 이후에 무엇을하지 않을 수 있습니다.

하지, 당신이 필요로하는 경우 어떤 종류의 이미지 유사성 알고리즘. 이미 그것에 관한 질문이 있습니다, 여기 Image comparison - fast algorithm

Answer 2

매우 어려운 문제입니다. 이미지를 골격화 할 때 잠재적으로 도움이되는 정보를 버리게됩니다. 골격화 된 이미지로 작업해야하는 경우 관심있는 기능을 추출한 다음 해당 기능과 일치 시키려고합니다. 예를 들어 정맥의 모든 교차점을 식별하여 일련의 점을 얻을 수 있습니다. 그런 다음 서로 다른 두 이미지의 점 사이에 가장 잘 어울리 며 비슷한 정도의 측정 기준을 제공 할 수 있습니다.