倪承龍（四川大學(xué)計(jì)算機(jī)學(xué)院，成都610000）

在不同色彩空間下的指紋識(shí)別

倪承龍
（四川大學(xué)計(jì)算機(jī)學(xué)院，成都610000）

在生物識(shí)別的領(lǐng)域內(nèi)，指紋識(shí)別一直是一個(gè)非常重要的話題。設(shè)計(jì)一個(gè)實(shí)驗(yàn)，在同一個(gè)數(shù)據(jù)集中，對(duì)比使用灰度圖進(jìn)行指紋識(shí)別和用其他色彩空間的其他通道的識(shí)別精度的差別，找出一個(gè)比灰度圖更好的通道來(lái)進(jìn)行指紋識(shí)別。

指紋識(shí)別；非接觸式；色彩空間

0　引言

幾年前，智能手機(jī)的出現(xiàn)，使得復(fù)雜的應(yīng)用程序在移動(dòng)設(shè)備上的出現(xiàn)成為了可能，例如網(wǎng)上銀行、電子商務(wù)功能。但是，對(duì)于這些應(yīng)用程序來(lái)說(shuō)，安全成為了一個(gè)重要的問(wèn)題。當(dāng)今大多數(shù)的應(yīng)用程序的安全措施為密碼，但是密碼還是不足以驗(yàn)證是本人操作。密碼存在著外泄的危險(xiǎn)，而系統(tǒng)很難識(shí)別是否是本人發(fā)送的消息。尤其在手機(jī)上這個(gè)問(wèn)題特別突出，一旦手機(jī)丟失，而用戶密碼泄露，并且驗(yàn)證消息是發(fā)送到手機(jī)上的，那么，信息就會(huì)泄露到別人手里，造成損失。近年來(lái)，生物特征識(shí)別，尤其是指紋識(shí)別的安全性使得人們?cè)絹?lái)越多的用來(lái)進(jìn)行信息的加密。

那么，在移動(dòng)設(shè)備上如何使用生物特征識(shí)別的技術(shù)來(lái)進(jìn)行信息的加密呢？

在生物特征識(shí)別的技術(shù)當(dāng)中，指紋識(shí)別是一種應(yīng)用比較廣、安全性比較高的，也比較好操作的一種方法。

現(xiàn)在已經(jīng)有一些智能手機(jī)搭載了指紋識(shí)別的功能。但是這些有指紋識(shí)別功能的移動(dòng)設(shè)備大多是在設(shè)備上加了一個(gè)接觸式指紋識(shí)別的設(shè)備。

但是，這種設(shè)計(jì)，需要重新設(shè)計(jì)移動(dòng)設(shè)備，并且成本比較高。而且現(xiàn)在市面上大多數(shù)的移動(dòng)設(shè)備并沒(méi)有接觸式的指紋采集設(shè)備。但是，現(xiàn)在市面上絕大多數(shù)的智能手機(jī)都配有比較高質(zhì)量的攝像頭，那么我們就可以用質(zhì)量很高的攝像頭拍攝的指紋圖片來(lái)進(jìn)行指紋識(shí)別。

但是不像接觸式指紋采集儀采出的指紋，用攝像頭采出的指紋圖片是彩色的照片。為了能夠用這些彩色的指紋圖片來(lái)進(jìn)行指紋特征的提取，我們需要將彩色圖片轉(zhuǎn)換為灰度圖。

彩色圖片有很多種色彩空間種類，例如RGB色彩空間、CMY色彩空間、HSI色彩空間等。這些色彩空間中都有三個(gè)色彩通道，RGB色彩空間中有R（紅）通道、G（綠）通道、B（藍(lán)）通道、CMY色彩空間中有C（青紅）通道、M（品紅）通道，Y（黃）三個(gè)通道，HSI色彩空間中有H（色調(diào)）、S（色飽和度）、I（強(qiáng)度）。

通過(guò)以上的圖片，我們能夠看出來(lái)在不同色彩空間的指紋圖片非常不一樣。

本文中，我們將要討論用灰度圖的識(shí)別效果更好，還是用這些不同的色彩空間不同的色彩通道的識(shí)別效果更好。

圖1　手指圖片在不同的色彩空間下的表現(xiàn)

1　色彩模型

色彩模型是描述使用一組值（通常使用三個(gè)、四個(gè)值或者顏色成分）表示顏色方法的抽象數(shù)學(xué)模型。

不同的色彩模型用各自的角度來(lái)描述彩色圖片。這里面要介紹的色彩模型有RGB色彩模型、CMY色彩模型、HSI色彩空間。

1.1RGB 色彩模型

在RGB色彩模型中，每個(gè)一種顏色都是用R（紅）、G（綠）、B（藍(lán)）三個(gè)量來(lái)表示的。RGB色彩空間是基于迪卡爾坐標(biāo)系統(tǒng)的。這個(gè)色彩空間可以表示成一個(gè)色彩方塊，這個(gè)色彩方塊的邊正好與迪卡爾坐標(biāo)系統(tǒng)中的三個(gè)坐標(biāo)是平行的。而這個(gè)色彩方塊表示紅、綠、藍(lán)三個(gè)變量的邊正好在坐標(biāo)系的三個(gè)坐標(biāo)軸上，也就是說(shuō)，這三個(gè)軸分別表示紅、綠、藍(lán)三個(gè)變量。在原點(diǎn)上，紅、綠、藍(lán)三個(gè)變量為0，原點(diǎn)就是代表黑，而在這個(gè)方塊黑色點(diǎn)斜對(duì)面的那個(gè)點(diǎn)，就是白色，這兩個(gè)點(diǎn)連線上的點(diǎn)就是灰度值。

在一個(gè)24-bit格式的RGB色彩圖片中，三個(gè)色彩通道中每個(gè)通道是一個(gè)8-bit的灰度圖片。

1.2CMY色彩模型

RGB色彩空間可以表示成一個(gè)色彩方塊，這個(gè)方塊一共有八個(gè)頂點(diǎn)，其中有三個(gè)頂點(diǎn)是放在紅、綠、藍(lán)的三個(gè)坐標(biāo)軸上的，除了白點(diǎn)和黑色，還有三個(gè)點(diǎn)，這三個(gè)點(diǎn)和黑色點(diǎn)之間的邊分別是代表青紅、品紅、黃三個(gè)量，如果把這三個(gè)邊放到坐標(biāo)系的三個(gè)坐標(biāo)軸上，黑色的點(diǎn)在原點(diǎn)上，那么形成的這個(gè)色彩模型就是CMY色彩模型。

用一種簡(jiǎn)單的公式來(lái)表示從RGB色彩空間到CMY色彩空間的轉(zhuǎn)換：

在CMY的色彩空間中，三個(gè)通道表示的分別為青紅，品紅，黃。

1.3HSI 色彩模塊

在前面我們看到，從RGB色彩模型到CMY色彩模型的轉(zhuǎn)換中，這種轉(zhuǎn)換形式是一種線性的轉(zhuǎn)換。在這兩種顏色模型中和其他的類似的色彩模型并不能很好地描述人看到顏色時(shí)的感覺(jué)。

當(dāng)人們描述一種顏色時(shí)，我們通常用色調(diào)，色彩飽和度、強(qiáng)度來(lái)描述，其中色調(diào)與光波的波長(zhǎng)有關(guān)，它表示人的感官對(duì)不同顏色的感受，如紅色、綠色、藍(lán)色等，它也可表示一定范圍的顏色，如暖色、冷色等；飽和度表示顏色的純度，純光譜色是完全飽和的，加入白光會(huì)稀釋飽和度。飽和度越大，顏色看起來(lái)就會(huì)越鮮艷，反之亦然；強(qiáng)度對(duì)應(yīng)成像亮度和圖像灰度，是顏色的明亮程度。用三個(gè)量來(lái)描述色彩模型就是HSI，H（Hue）即為色調(diào)，S（Saturation）為飽和度，I（Intensity）為強(qiáng)度。

從RGB色彩模型到HSI色彩模型轉(zhuǎn)變是一種非線性的轉(zhuǎn)換。轉(zhuǎn)換公式如下：

色調(diào)為：

其中：

強(qiáng)度為：

這里面，RGB的值取在0到1之間的值，θ的值為以HSI模型中表示紅色的那條軸為0度，向順時(shí)針為正，一直到360度。

2　基礎(chǔ)工作

2.1指紋庫(kù)德手機(jī)

在這個(gè)實(shí)驗(yàn)中，需要大量的非接觸式指紋。于是，我們用華為U9100手機(jī)，采集了100個(gè)人的指紋圖片，一共收集到了10000張的指紋圖片，每個(gè)人的手指拍攝了5到15張指紋，只有在大量的指紋圖片的支持下，實(shí)驗(yàn)的結(jié)果才能有說(shuō)服力。

在拍攝這些指紋圖片的過(guò)程中，同一個(gè)手指的幾張圖片的差別不能夠太小，如果差別太小，相似度太高，實(shí)驗(yàn)的結(jié)果將不會(huì)明顯。但是在拍攝的過(guò)程中，同一個(gè)指紋圖片之間又不能有其他因素的干擾，例如光線，遠(yuǎn)近，旋轉(zhuǎn)，這些因素的干擾盡量都要避免。

2.2將RGB指紋彩色圖片轉(zhuǎn)換為的色彩模型（CMY,HSI）

根據(jù)（1）、（2）、（3）、（4）的公式，將RGB彩色的指紋圖片轉(zhuǎn)換為其他的實(shí)驗(yàn)我們就要用這十套圖片的來(lái)進(jìn)行對(duì)比，以此來(lái)看這些色彩模型的各種通道中所表現(xiàn)的圖片是否識(shí)別效果比灰度圖更好。

3　實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)

3.1實(shí)驗(yàn)的基本設(shè)計(jì)

在每一個(gè)色彩模型的每一個(gè)色彩中，我們都會(huì)得到很多的真匹配分?jǐn)?shù)和假匹配分?jǐn)?shù)。真匹配的分?jǐn)?shù)是用同一個(gè)手指的指紋圖片兩兩匹配得到的，而假匹配的分?jǐn)?shù)是用不同的手指的指紋匹配得到的。

假使一個(gè)手指拍了十張指紋圖片，那我們會(huì)得到這個(gè)手指的45個(gè)真匹配分?jǐn)?shù)（兩兩匹配得到）。但是假匹配我們?nèi)绻萌康牟煌闹讣y兩兩匹配，那么數(shù)據(jù)量就太大了。在這個(gè)實(shí)驗(yàn)中，每個(gè)手指的全部指紋圖片只與其下一張手指的指紋圖片進(jìn)行兩兩匹配，這樣的話，即保證了假匹配的數(shù)據(jù)來(lái)源于整個(gè)指紋數(shù)據(jù)庫(kù)，又使數(shù)據(jù)庫(kù)中的指紋數(shù)量不至于太大。

用這個(gè)指紋庫(kù)的話，我們?cè)谝粋€(gè)通道內(nèi)會(huì)得到65056個(gè)真匹配分?jǐn)?shù)，201568個(gè)假匹配分?jǐn)?shù)。

在這個(gè)實(shí)驗(yàn)中，我們用軟件Neurotec_Biometric 4.3來(lái)得到真匹配和假匹配的分?jǐn)?shù)。

3.2灰度圖與RGB 色彩模型的比較

在RGB與灰度圖中，我們得到的分?jǐn)?shù)分布圖如圖2。

在這個(gè)圖表中，在不同的通道中的分?jǐn)?shù)沒(méi)有辦法很好地分辯出來(lái)。

每個(gè)通道都會(huì)得到65056個(gè)真匹配分?jǐn)?shù)。我們可以統(tǒng)計(jì)一下，各個(gè)通道的真匹配分?jǐn)?shù)最高有多少個(gè)。經(jīng)過(guò)統(tǒng)計(jì)，結(jié)果如下：

圖2　

灰度圖分?jǐn)?shù)最高的數(shù)量為：15853。

紅色通道分?jǐn)?shù)最高的數(shù)量為：12765。

綠色通道分?jǐn)?shù)最高的數(shù)量為：18206。

藍(lán)色通道分?jǐn)?shù)最高的數(shù)量為：18232。

灰度圖與RGB色彩模型中的ROC曲線如下：

圖3　

我們還可以在這個(gè)四個(gè)通道中得到FMR1000、FMR10000和EER，如表1：

表1　

基于上面的數(shù)據(jù)，我們可以看到，用藍(lán)色通道的圖片得到的結(jié)果好于紅、綠通道，并且好于灰度圖的結(jié)果。

所以，在RGB色彩模型中，B通道得到的圖片比灰度圖更適合做指紋的識(shí)別。

3.3灰度與HSI 色彩模型的比較

根據(jù)公式（3）（4）（5），我們可以將RGB色彩空間的圖片轉(zhuǎn)換為HSI色彩空間的圖片。

在HSI色彩模型與灰度圖中，H和S通道得到的圖片無(wú)法提取細(xì)節(jié)點(diǎn)，故無(wú)法用H和S通道中的圖片進(jìn)行指紋識(shí)別。

那么對(duì)比灰度圖與I通道的圖片的分?jǐn)?shù)分布情況如表1：

圖4　

從圖中，我們也無(wú)法明顯看出哪個(gè)識(shí)別情況更好，和RGB色彩空間的處理方法一樣，我們也統(tǒng)計(jì)一下通道I的FMR1000和FMR10000。結(jié)果如下：

FMR1000=0.011%

FMR10000=0.012%

從這個(gè)結(jié)果我們能看出，通道I比灰度圖更適合做指紋識(shí)別。

3.4灰度圖與CMYW色彩模型的比較

根據(jù)公式（1），我們可以將RGB色彩空間的圖片轉(zhuǎn)換為CMY色彩空間的圖片。

用Neurotec_Biometric(4.3)得到的匹配分?jǐn)?shù)分布圖如下：

圖5　

類似的情況，我們也無(wú)法從這個(gè)圖中分辨出來(lái)CMY中哪個(gè)色彩通道的圖片更適合做匹配。

那我們來(lái)統(tǒng)計(jì)一下灰度圖與CMY色彩模型中的ROC曲線如下：

圖6　

還可以得到FMR1000、FMR10000和EER如下：

表2　

在這個(gè)色彩模型與灰度圖的比較中，我們可以看到色彩通道Y更適合做指紋識(shí)別。而且效果比RGB色彩空間中的藍(lán)通道更好。

這樣，我們就得到了結(jié)論，灰度圖不是做指紋識(shí)別的最好通道。在RGB色彩模型中，B通道更適合做指紋識(shí)別，在CMY色彩空間中，Y通道更適合做指紋識(shí)別。并且效果比B通道更好。

4　混和色彩模型不同色彩空間進(jìn)行指紋匹配

在上面的實(shí)驗(yàn)中，我們討論了各個(gè)色彩模型中哪個(gè)色彩通道更適合做指紋識(shí)別。那么，我們接下來(lái)將討論一個(gè)問(wèn)題，在一個(gè)色彩模型中，如果我們將不同的色彩通道混和起來(lái)，是不是存在一個(gè)混和的比例，如用單一的色彩通道匹配的效果更好。

例如在RGB色彩空間中，匹配結(jié)果最好的是B色彩通道，那么有沒(méi)有一種可能是RGB三個(gè)道通，經(jīng)過(guò)一定比例的混和，這樣得到的圖的識(shí)別效果比B通道更好呢？

那么我們就要設(shè)計(jì)一個(gè)實(shí)驗(yàn)，例如在RGB通道中，我們首先用R為1，B為0，G為0這樣的比例進(jìn)行混和，然后B一點(diǎn)點(diǎn)增加，每次增加0.1，然后再G一點(diǎn)點(diǎn)增加，每次也是增加0.1，直到把所有的混和可能給走遍。

然后看看這些混和的結(jié)果里哪一個(gè)結(jié)果是最好的。如果最好的結(jié)果比B通道好，那么說(shuō)明存在一個(gè)混和比例，比B通道的結(jié)果更好。

對(duì)于CMY色彩模型，我們也做同樣的實(shí)驗(yàn)。

那么，對(duì)于各處指標(biāo)來(lái)說(shuō)，最好的混和比例最好的結(jié)果如下：

（1）RGB色彩空間：

表3　

對(duì)于這幾組比例，我們會(huì)得到得每個(gè)比例指紋識(shí)別的指標(biāo)：

表4　

從上面的結(jié)果可以看出，如果以R：0.3，G：0.4，B：0.3或者R：0.2，G：0.5，B：0.3的比例進(jìn)行混和，可以得到更好的EER、EMR1000、FMR10000。而且這個(gè)結(jié)果是比藍(lán)通道更好的。

（2）CMY色彩空間：

同樣的，對(duì)于這幾組比例，我們也會(huì)得到每個(gè)比例指紋識(shí)別的指標(biāo)：

表5　

表6　

對(duì)于C：0.3，M：0.2，Y：0.5這個(gè)比例來(lái)說(shuō)結(jié)果是好于Y通道的結(jié)果的。

[1]Dongjae Lee,et al.Recongnizable-Image Selection for Fingerprint Recognition With a Mobile-Device Camera.IEEE Transactions on System,Man,and Cybernetics,Part B:Cybernetics,vol.38,no.1,2008,pp.233~243

[2]D.Maltoni,et al..Handbook of Fingerprint Recognition,Springer Science+Business Media,LLC,2003

[3]B.Y.Hiew,et al..Preprocessing of Fingerprint Images Captured with a Digital Camera.Proc.Control,Automation,Robotics and Vision, 2006,ICARCV 2006.9th International Conference on,2006,pp.1~6

Fingerprint Identification Under Different Color Spaces

NI Cheng-long

(College of Computer Scienc，Sichuan University,Chengdu 610000)

In the field of biological recognition,fingerprint recognition is always an important topic.Designs an experiment,contrasts the difference of grays image between other color space to recognize fingerprint in the same database,to find out an aisle better than gray image for the fingerprint recognition.

Fingerprint Identification;Non-contact;Color Space

1007-1423（2015）11-0088-06

10.3969/j.issn.1007-1423.2015.11.018

倪承龍（1988-），男，遼寧大連人，在讀碩士研究生，研究方向?yàn)閳D形圖像處理

2015-03-17

2015-03-30