Методы и алгоритмы обработки изображений в автоматизированных дактилоскопических идентификационных системах Чернявский, Юрий Александрович

Введение к работе

Актуальность темы диссертации

Существенная значимость и постоянно расширяющаяся область практических приложений, сложность общего процесса обработки информации, содержащейся в отпечатках пальцев (ОП), и необходимость исключения из этого процесса процедур, выполняемых вручную, определяют актуальность дальнейших исследований по совершенствованию автоматизированных дактилоскопических идентификационных систем (АДИС). В первую очередь это относится к методам и компьютерным процедурам оптимизации общего процесса обработки дактилоскопической информации в АДИС, включая этапы предварительной обработки, кодирования, поиска в базе данных структурно-подобных дактилоскопических изображений (ДИ) и их сравнения с анализируемым латентным отпечатком. Оптимизация должна быть нацелена на достижение максимальной скорости реализации целевых функций при допустимом уровне достоверности процесса идентификации ДИ, в том числе и для малоинформативных ДИ, обеспечение минимального объема используемой памяти, требуемого набора функциональных возможностей системы и удобства ее эксплуатации. Уровень автоматизации процессов обработки дактилоскопической информации в системе должен гарантировать минимальное участие эксперта-дактилоскописта в процессе идентификации ДИ.

Связь работы с крупными научными программами, темами

Диссертация выполнена в рамках межвузовской программы фундаментальных исследований: «Разработать теорию гибких технологий параллельно-кольцевой и табличной обработки измерительной информации и создать на ее основе многофункциональные модульные средства нового поколения с перестраиваемой архитектурой для автоматизации научных исследований и производственно-технологических процессов». (Шифр «Модуль». Утверждена приказом Минобразования от 16.02.96 г. № 60, головная организация-исполнитель НИИ ПФП).

РОССИЙСКАЯ ; ГОСУДАРСТВЕННАЯ ' 1___ЙБЛИОТЕКА

Цель и задачи исследований

Целью работы является создание высокоскоростных гибких технологий преобразования и анализа дактилоскопической информации для автоматизированных дактилоскопических идентификационных систем, оптимальным образом учитывающих характер и особенности пространственно-топологической структуры дактилоскопических изображений, специфику реализуемых целевых функций и используемого аппаратного обеспечения.

Для достижения поставленной цели требуется решить следующие задачи:

усовершенствовать основные этапы классификационного анализа (КА) латентных ДИ и следов, оказывающие решающее влияние на скоростные и качественные характеристики анализа и включающие формирование поля направлений ДИ, скелетизацию, логическую коррекцию и пространственно-топологическое кодирование ДИ;

разработать быстрые алгоритмы сравнения латентного и отдельного файлового ДИ, обеспечивающие высокую степень достоверности результатов сравнения ОП при адаптивном изменении используемых объемов пространственно-топологических кодов сопоставляемых ДИ и регулируемой скорости сравнения;

разработать способ ускорения поиска в базе данных набора файловых ДИ, имеющих максимальные меры (веса) сходства с анализируемым ДИ;

оценить качественные характеристики АДИС, включая производительность и достоверность конечных результатов.

Объект и предмет исследования

Объектом исследований являются процессы обработки информации в АДИС. Предмет исследования - скоростные алгоритмы первичной обработки ДИ, кодирования и сравнения ОП, оценка качественных характеристик функционирования АДИС.

Методология и методы проведения исследования

Использовались:

теория распознавания образов и обработка изображений;

теория восстановления и реконструкции изображений;

теория и методы параллельных вычислительных структур;

математическое моделирование сложных систем; Научная новизна полученных результатов

1. Разработана технология формирования и оптимизации градиентного поля направлений выступов и впадин ДИ. Предложенная оптимизационная процедура реализует быстросходящийся рекурсивный процесс релаксационного типа, адекватно адаптирующийся к геометрии и топологии папиллярных линий.

2. На основе специальной бинарно-векторной формы представления ДИ, использования технологии выделения псевдосвязных множеств бинаризованных ДИ, новых кодовых конструкций и адекватных способов сравнения ДИ предложен алгоритм параллельной экспресс-обработки ДИ на этапах, следующих за бинаризацией (формирование скелет-стилизованного бинарного аналога ОП, линеаризация и логическая коррекция ДИ, сравнение пространственно-топологических кодов латентного и файлового ДИ).

3. Синтезированы быстрые адаптивные процедуры кодирования скелетов ДИ и их реконструкции по кодам, при этом верхние границы количества используемых локальных характеристик (ЛХ) изображений и объемов кодов оптимизируются в рамках критерия достижения заданных значений качественных характеристик процесса идентификации при минимуме обрабатываемых областей ДИ.

4. Разработаны эффективные методы и алгоритмы сравнения латентного и отдельного файлового ДИ, основанные на формировании меры их сходства в рамках многопараметрического критерия, который помимо детального совместного анализа ЛХ требует также сопоставления топологий ДИ. Определена структура арифметико-логического расширителя, предназначенного для выполнения алгоритма сравнения ДИ. Предложена трехуровневая каскадная классификация ДИ по типу узора, его ориентации на плоскости изображений и значению интегральной пространственно-топологической характеристике. На этой основе разработана оригинальная методика ускоренного поиска в базе данных структурно-подобных ДИ.

5. Разработана методика получения статистически достоверной величины надежности работы АДИС и определения с заданной вероятностью доверительного интервала этой величины.

Практическая значимость полученных результатов.

Разработан функционально замкнутый комплекс методологических и программно-алгоритмических средств обработки ДИ, который позволил создать АДИС с полуавтоматическим или полностью автоматическим - не требующим участия эксперта-дактилоскописта режимами функционирования. Разработанная программа сравнения ДИ по кодовым характеристикам внедрена в Национальную АДИС Республики Беларусь.

Существенное повышение скорости выполнения целевых функций при достижении необходимого уровня достоверности процесса идентификации ДИ, обеспечение широких функциональных возможностей и минимизация требуемого объема памяти позволяет создавать АДИС различных конфигураций и назначения.

Определены перспективы дальнейшего развития АДИС, которые в первую очередь связаны с улучшением качественных характеристик процесса предварительной обработки латентных ОП, совершенствованием механизма классификации и адаптивного сужения информативных частей ДИ, адекватной организации баз данных и разработкой новых обслуживающих программ.

Основные положения диссертации, выносимые на защиту

6. Градиентно-релаксационная технология обеспечивает большую достоверность определения поля направлений латентного ДИ и соответственно большую надежность идентификации ОП в АДИС по сравнению с применением для указанных целей щелевых апертур с оптимальными значениями базовых выборочных статистик.

7. Метод кодирования ОП, адаптированный по отношению к объему используемого набора базовых ЛХ и количеству пересечений топологическими линиями лучей, идущих от центра ОП по направлению к ЛХ, позволяет выделить на скелетах ДИ области минимальные по объему, но обладающие достаточной степенью презентативности и не содержащие источников ложной информации.

8. Алгоритм сравнения ОП, синтезированный на основе многопараметрического критерия идентичности ДИ, предусматривающего совместный анализ топологий сопоставляемых ОП на трех уровнях

(вдоль одноименных лучей, соединяющих центры с ЛХ, в окрестностях этих лучей и на всех кодируемых областях в целом), обеспечивает детализацию топологического анализа, необходимую для высокой достоверности конечных результатов процесса идентификации ДИ, значительно уменьшает время выполнения операции сравнения, особенно при хорошем качестве ОП.

В свою очередь трехуровневая каскадная классификация множества всех ДИ путем их ранжирования по типу узора, его ориентации на плоскости изображений и интегральной пространственно-топологической характеристике позволяет эффективно организовывать направленный поиск в базе данных последовательностей файловых структурно-подобных ДИ для процедуры сравнения.

4. Процедура идентификации ДИ на базе арифметики в целых числах, предобработка ОП с использованием в качестве базовых вероятностных характеристик выборочных первых моментов, а не выборочных дисперсий, обработка представленных в бинарно-векторной упаковке ДИ на основе технологии выделения псевдосвязных множеств, широкое применение параллельных и табличных методов вычислений на этапах выполнения операций скелетизации, логической коррекции и сравнения ДИ существенно (в 4-5 раз) улучшают скоростные характеристики АДИС.

5.. Оценка качества работы АДИС по статистически достоверной величине надежности и доверительному интервалу этой величины, определенному с заданной вероятностью, более предпочтительна по сравнению с оценками, использующими решающие правила Неймана-Пирсона и анализ поведения плотности вероятности индекса совпадений запросных и файловых ДИ.

6. Комплексная реализация градиентно-релаксационной технологии определения поля направления латентного ДИ, метода кодирования ОП, адаптированного по отношению к объему используемого набора базовых ЛХ и количеству пересечений топологическими линиями базовых радиальных лучей, и алгоритма сравнения ОП на основе многопараметрического критерия идентичности ДИ позволила обеспечить высокую надежность функционирования разработанной АДИС - вероятность правильной идентификации отпечатков, полученная на базе данных НИИ специальной техники МВД РФ, г. Москва из 7x10⁶ ДИ, не менее 0,82, что на 10-15% выше результата для аналогичных систем.

Личный вклад соискателя

Работы по созданию новых средств идентификации ДИ, отличающихся от существующих более высокой производительностью и качеством обработки ДИ, ведутся лабораторией специализированных вычислительных систем НИИ ПФП под руководством д.т.н. В.В. Ре-винского с 1985 года. Соискатель участвовал в этих работах с 1996 года, начиная с выполнения дипломной работы (1996-1997 учебного года) и включая все годы обучения в аспирантуре университета. Основные результаты диссертационной работы получены автором самостоятельно.

Совместно с руководителем д.т.н. В.В. Ревинским, д.ф.-м.н. В.И. Корзюком, д.ф.-м.н. А.А. Колядой предложены оригинальные подходы быстрой и достоверной идентификации ДИ, включающие процедуры кодирования, топологической реконструкции и сравнения ОП.

Совместно с к.ф.-м.н., в.н.с. М.Ю. Селяниновым и с.н.с. СМ. Завгородневым разработан комплекс методологических и программно-алгоритмических средств.

Сравнительный анализ производительности методов обработки бинаризованных ДИ осуществлялся совместно с В.В. Ревинским, Н.И. Козловским, А.А. Колядой и М.Ю. Селяниновым.

Оценка качественных характеристик разработанной АДИС, а также сопоставление возможностей различных методов такой оценки осуществлялись самостоятельно.

Апробация результатов диссертации

Результаты диссертации докладывались:

научной конференции, посвященной 75-летию Белгосуни-верситета, Минск, Белгосуниверситет, 1996 г;

8-ой Белорусской математической конференции с международным участием, г.Минск, Белгосуниверситет, 2000 г;

научных семинарах лаборатории специализированных вычислительных систем НИИ ПФП.

На базе предложенного комплекса методов алгоритмических и программных средств быстрой и достоверной обработки дактилоскопической информации создана и находится в настоящее время в опытной эксплуатации АДИС. Результаты экспериментальных испытаний созданной АДИС на реальных базах данных целиком подтверждают эффективность принятых базовых концептуальных подходов.

Опублнкованность результатов

По теме диссертации опубликовано: 7 статей, 1 тезис доклада на конференции. Общее количество страниц опубликованных материалов составляет 43.

Структура и объем диссертации

Диссертация состоит из введения, общей характеристики работы, четырех глав, выводов и заключения. Она изложена на 123 страницах, содержит 6 иллюстраций, 9 таблиц, список литературы из 42 наименований на 5 страницах, 2 приложения на 18 страницах.