私は背部手静脈認識システムに取り組んでいます。下の図 (画像 1) に示すように、画像を既に 2 値化して前処理した後、細線化された静脈パターンの特徴抽出 (白いピクセル座標) を行いました。これらの手順を 10 枚の画像に対して繰り返し、それらの座標を .txt ファイルに保存しました。
ここで、上記のすべての手順が適用され、座標が取得された、以下のようなクエリ画像 (画像 2) があるとします。
マッチングの目的で、「バイナリ画像間の類似性マッチングを行うために、どういうわけかまったく同じことを行うアルゴリズムが実装されています。マッチングは双方向のプロセスです。最初のステップでは、アルゴリズムはクエリ イメージをスキャンし、すべての前景ピクセル (背景ピクセルも取得できます) の値を取得し、これをデータベース イメージ内の対応する位置のピクセル値と比較します。データベース イメージの同じ位置に同じ値が見つかった場合、これがヒット カウントと見なされます。それ以外の場合は、ミス カウントとして取得され、最終的にヒット数とミス数の差がクエリ イメージの前景ピクセルの総数で除算されます。この除算の結果は、クエリ イメージがデータベース イメージ (SQD) にどの程度類似しているかを示す数値を示します。第二段階では、最初のステップで行われたように、データベース イメージがスキャンされ、その前景ピクセル要素がクエリ イメージと比較されます。これにより、データベース イメージがクエリ イメージ (SDQ) にどの程度類似しているかを示す結果が得られます。次に、SQD と SDQ の平均、Average Similarity Measure (ASM) が、検索プロセスのランキング尺度として使用されます。"
ありがとうございました。