4、指纹视频中的动态行为研究

指纹视频中的动态行为研究

1. 引言

在计算机视觉系统里，数据采集过程通常希望对输入信号本身的影响最小。然而，在自动指纹识别系统中，指纹采集过程会严重干扰所捕获输入信号的质量。指纹图像会受到手指在采集时的不同行为影响，尤其是变形。这些变形主要源于手指皮肤的弹性，以及图像采集时手指压力和扭矩的变化，这会导致指纹匹配中使用的结构特征出现随机变形，给同一指纹的两张图像匹配带来困难。

传统上，变形检测在采集阶段常被忽略，其影响会在后续的指纹处理阶段，如特征提取或匹配阶段进行处理。常见的处理方法是在匹配阶段尝试补偿变形，但这往往需要较大的变形容差框来适应皮肤弹性导致的大量变形。我们的目标是设计一种技术，检测和表征指纹中的变形，从而排除变形图像，避免对后续匹配造成干扰。

检测静态指纹图像中的变形是一个难题。虽然有人提出了主动力和扭矩感应方法来提高匹配性能，但这种方法需要额外的指纹传感器仪器和硬件来测量力和扭矩。相比之下，基于软件的方法更实用，因为现有系统也能直接从中受益。由于许多实时扫描指纹扫描仪能够采集多个手指帧，并以视频帧率输出信号，我们提出使用指纹视频流来研究指纹在多个帧中的动态行为，这也有助于我们表征特定手指运动模式引起的变形。

2. MPEG压缩

MPEG - 2视频标准旨在实现更高的压缩率，包含了MPEG - 1的所有渐进编码特性，并且有多种编码隔行视频的技术。数字视频序列由一个或多个图像（帧）组成，MPEG - 2提供了两种帧编码的图像结构选择：场图片和帧图片。场图片由单个场组成，每个场又分为块和宏块并单独编码；帧图片则是将隔行场对交织成一个帧，再进行分块和宏块编码。图片还可以进一步编码为I图片、P图片和B图片。MPEG - 2视频编