Incidencia de la segmentación en la obtención de región de interés en imágenes de palma de la mano
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Instituto Tecnológico Metropolitano (ITM)
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One of the greatest difficulties in pattern recognition and in particular biometric systems based on palmprint, is to obtain at preprocessing stage the adequate calculation of the target region (Region Of Interest, ROI), due to it directly influences the final results of the identification system. This paper presents acomparison among images that contain the region of interest of palmprints. ROIs are extracted using two different segmentation techniques for each database. Otsu and Hang methods are used for the PolyU database, while Otsu and ISODATA methods are used for the CASIA database. To determine the similarity between the ROI extracted from each segmentation method, a comparison test is conducted using the following similarity measures: correlation, mutual information, mean square error, ratio image uniformityand common area between images. This research showed that indeed the change of the segmentation methods generate changes in the ROI of the palmprint, as the location of the valley points change depending on the method. Finally, it concludes that when vary the threshold method, the images generated by each method are different and vary the method of obtaining of the ROI variation is greater.
Una de las mayores dificultades en el reconocimiento de patrones y en particular en sistemas biométricos basados en la palma de la mano, es obtener en el preprocesamiento un adecuado cálculo de la región de interés (Region Of Interest, ROI), debido a que ésta influye directamente en los resultados finales del sistema de identificación. Este artículo presenta una comparación entre imágenes que contienen la región de interés de la palma de la mano, obtenidas mediante el uso de técnicas de umbralización, Otsu y Huang para la base de datos PolyU y Otsu e Isodata para la base de datos CASIA. También se realizaron pruebas con dos métodos para la ubicación del cuadrado correspondiente a la ROI, utilizando como medidas de similitud: la correlación, la información mutua, el error cuadrático medio, la relación de uniformidad de la imagen y el área común entre las imágenes, Todo esto, para determinar qué tan similares o diferentes son las imágenes generadas por diferentes métodos de ubicación de ROI y por distintos métodos de umbralización. Esta investigación demostró que efectivamente el cambio de los métodos de umbralización generan cambios en la ROI de la palma de la mano ya que la localización de los puntos valle cambia según el método utilizado. Se concluye finalmente que al variar el método de umbralización, las imágenes generadas por cada método son diferentes y al variar el método de obtención de la ROI la variación es mayor.
Una de las mayores dificultades en el reconocimiento de patrones y en particular en sistemas biométricos basados en la palma de la mano, es obtener en el preprocesamiento un adecuado cálculo de la región de interés (Region Of Interest, ROI), debido a que ésta influye directamente en los resultados finales del sistema de identificación. Este artículo presenta una comparación entre imágenes que contienen la región de interés de la palma de la mano, obtenidas mediante el uso de técnicas de umbralización, Otsu y Huang para la base de datos PolyU y Otsu e Isodata para la base de datos CASIA. También se realizaron pruebas con dos métodos para la ubicación del cuadrado correspondiente a la ROI, utilizando como medidas de similitud: la correlación, la información mutua, el error cuadrático medio, la relación de uniformidad de la imagen y el área común entre las imágenes, Todo esto, para determinar qué tan similares o diferentes son las imágenes generadas por diferentes métodos de ubicación de ROI y por distintos métodos de umbralización. Esta investigación demostró que efectivamente el cambio de los métodos de umbralización generan cambios en la ROI de la palma de la mano ya que la localización de los puntos valle cambia según el método utilizado. Se concluye finalmente que al variar el método de umbralización, las imágenes generadas por cada método son diferentes y al variar el método de obtención de la ROI la variación es mayor.