Индекс качества определяется по следующей формуле:

где r - количество окон размерности 16 x 16 во входном изображении отпечатка пальца;

p_i - представляет количество парных деталей в i-том окне;

q_i - представляет показатель качества i-го окна (хорошо = 4, среднее = 2, плохое = 1);

a_i - представляет количество потерянных деталей в i-ом окне;

b_i - представляет количество ложных деталей в i-ом окне;

t_i - представляет номер истинной детали в i-ом окне.

GI «наказывает» как потерянные детали, так и ложные детали. Это рациональная мера качества извлеченной детали. Чем больше значение GI, тем лучше алгоритм извлечения детали. Максимальное значение GI равняется единице (GI=1), что означает отсутствие ложных и потерянных деталей.

Наш алгоритм улучшения отпечатков пальца был протестирован на 50 типичных низкокачественных изображениях отпечатков пальцев, полученных на IBM. Сначала, мы вычислили индекс качества извлечения детали, не применяя алгоритм улучшения, и затем индекс качества извлечения детали был вычислен, применяя алгоритм улучшения к входному изображению отпечатка пальца перед извлечением деталей. Таблица 1 показывает значения GI восьми типичных изображений отпечатков пальцев и среднее значение и среднеквадратичное отклонение значений GI оценивается для всех 50 изображений. Значение GI после применения алгоритма улучшения всегда больше, чем без алгоритма улучшения. Таким образом, мы можем сделать вывод, что наш алгоритма улучшения отпечатков пальцев способен улучшить качество изображений отпечатков пальцев, что, в свою очередь, улучшает точность и надежность извлечения детали.

Таблица 1 - Значения GI для восьми типичных изображений отпечатков пальцев, среднее значение и среднеквадратичное отклонение 50 изображений отпечатков пальцев с IBM

Изображение	Индекс качества (GI)
	Без улучшения	С улучшением
1	0,46	0,55
2	0,38	0,52
3	0,29	0,42
4	0,26	0,39
5	0,21	0,35
6	0,12	0,31
7	0,11	0,26
8	0,10	0,29
mean	0.24	0.39
std	0.05	0.04

3.2 Оценка, использующая подтверждение выполнения

Выполнение алгоритма улучшения также было определено на первоначальном объеме базы данных отпечатков пальцев MSU (700 отсканированных изображений; 10 с личности) используя точность проверки на online – системе верификации по отпечаткам пальцев. Мы продемонстрировали, что включение алгоритма улучшения в систему верификации по отпечаткам пальцев, улучшает работу системы. В первом тесте алгоритма улучшения отпечатков пальцев не применялся. Каждое изображение отпечатка пальца в наборе данных было непосредственно сопоставлено против другого изображения отпечатка пальца в базе данных. Во втором тесте алгоритм улучшения отпечатков пальцев был применен к каждому изображению отпечатка пальца в наборе данных. Затем проверка была проведена на улучшенных изображениях отпечатков пальцев. На основании экспериментальных результатов можно отметить, что работа системы верификации по отпечаткам пальцев значительно улучшается при применении алгоритма улучшения отпечатков пальцев к входным изображениям. В частности, алгоритм улучшения в значительной степени уменьшает ложный процент брака, наряду с тем поддерживая такой же показатель принятия.

Для того чтобы включить алгоритм улучшения отпечатков пальцев в online-систему верификации/идентификации по отпечаткам пальцев, полный процесс улучшения должен длиться только несколько секунд. Таблица 2 показывает время для различных этапов алгоритма улучшения и общее время.

Таблица 2 - Время выполнения этапов улучшающего алгоритма на Pentium 200MHz PC

Нормализация (в секундах)	Ориентация (в секундах)	Частота (в секундах)	Областная маска (в секундах)	Фильтрация (в секундах)	Общее время (в секундах)
0.11	0.14	0.09	0.07	2.08	2.49

4. ЗАКЛЮЧЕНИЕ И ВЫВОДЫ

Мы разработали быстрый алгоритм улучшения отпечатков пальцев, который способен адаптивно улучшать четкость структуры выступов и впадин, основанный на локальной ориентации выступов и частоте выступов, оцененных из входных изображений. Выполнение алгоритма было оценено, используя индекс качества извлечения деталей и работы online-системы проверки отпечатков пальцев, которая включила наш алгоритм улучшения отпечатков пальцев в свой модуль извлечения деталей. Экспериментальные результаты показывают, что наш алгоритм улучшения способен улучшить оба показателя: индекс качества и выполнение проверки. Алгоритм также идентифицирует необратимо испорченные области в отпечатках пальцев и устраняет их из дальнейшей обработки. Это очень важное свойство, потому что такие необратимо испорченные области появляются в некоторых испорченных изображениях отпечатков пальцев, и они чрезвычайно пагубно влияют на извлечение деталей. Эти свойства предполагают, что наш алгоритм улучшения будет включен в online-системы проверки/идентификации отпечатков пальцев.

Глобальные очертания выступов и впадин на изображениях отпечатков пальцев представляют точную характеристику закономерности. Глобальная модель выступов и впадин, которая может быть построена из частично пригодных областей, может быть использована для исправления ошибок в оцененных ориентационных изображениях, которые по очереди будут помогать улучшению. В настоящее время мы исследуем такие основанные на модели алгоритмы улучшения.

Очертания выступов и впадин в пределах локального соседства изменяются в зависимости от качества входных изображений отпечатков пальцев, поэтому хорошо-определяемые синусоидально-очерченные волны выступов и впадин не всегда обнаруживаются. Глобальные признаки необходимы для более точной классификации с помощью областных масок.