從生物材料的樣品提取形態(tài)特征的方法與流程
本發(fā)明涉及一種使用通過光學(xué)相干斷層掃描獲取裝置(尤其用于生物統(tǒng)計)所發(fā)送的信號提取生物材料(特別是指紋，尤其內(nèi)部指紋或外部指紋)的形態(tài)特征的方法。
背景技術(shù)：
光學(xué)相干斷層掃描(oct)成像技術(shù)是當(dāng)前在醫(yī)療機構(gòu)中常用的非接觸式的光學(xué)成像技術(shù)。其開始在大眾市場應(yīng)用、尤其在生物統(tǒng)計應(yīng)用中使用。目前，針對該類型的應(yīng)用的問題是不同的且緊密關(guān)聯(lián)于從原始三維數(shù)據(jù)限定的表面的性能的研究。
根據(jù)設(shè)計，sw-oct成像裝置是基于(michelson或mach-zender)干涉儀和可調(diào)光源的干涉裝置。各測量包括記錄隨著光源的頻率變化的干涉信號。因此在光譜域中原始記錄了復(fù)合信號(強度和相位)。
在所記錄的信號的傅立葉變換之后，這些信號通常在光譜域(或者時間域，由于位置可以等同于光的飛行時間)中表達。因此所獲得的復(fù)合信號被稱為a-掃描。
對于靜態(tài)對象(即，不經(jīng)過時間變形的固定對象)，空間相位隨沿著z軸在各個消色差(或反射的)散射中心附近的距離線性變化。
當(dāng)對象具有動態(tài)特性(變形和/或運動)時，在不同測量時間在空間相位中的任何變化與多普勒頻移關(guān)聯(lián)。
與散射中心關(guān)聯(lián)的光譜相位隨光源的頻率υ線性變化。在光譜域中相位的斜率(該斜率通過dφm/dυ限定)與散射中心的空間位置(或者通過光到達散射中心的飛行時間)成正比。
現(xiàn)有技術(shù)：在位于皮膚下的生物材料的多個層的形態(tài)學(xué)的研究中，如圖1中所示，已知方法僅利用強度數(shù)據(jù)，尤其通過強度來分割圖像以便繪制隔開兩個單獨的生物材料的表面。該分割是棘手的，這是因為通過oct傳感器所發(fā)送的信號強度密切取決于位于感興趣的組織上方的組織。這創(chuàng)建了在所用的圖像的分割中的可變性，其不利地影響所需的表面的提取。在生物統(tǒng)計學(xué)的領(lǐng)域中，位于皮膚下方(在分割之后所獲取的“表皮/真皮處”)的內(nèi)部指紋的圖像包含具有該類型的捕獲的不可利用的區(qū)域且因此不總是允許個體被容易地和可靠地識別。然而，內(nèi)部印跡比外部印跡更好地保存，由于內(nèi)部印跡不經(jīng)受與外部印跡相同的對它們的表面性能的損傷，即諸如疤痕的損傷；標(biāo)記，例如由于油墨或污物引起的標(biāo)記；或者甚至手指的表面的濕度上的變化，特別是由于汗水或者環(huán)境濕度條件。因此內(nèi)部指紋是非常相關(guān)的生物計量數(shù)據(jù)，因為其隨時間更穩(wěn)定且不太取決于環(huán)境變化。此外其可以使得具有損壞的外部指紋的個體被驗證。
內(nèi)部指紋還可以允許檢測試圖身份詐騙。具體地，一種已知的詐騙方法(其難以用已知的生物計量傳感器檢測)包括在詐騙者的手指上沉積覆蓋層，另一人的指紋以浮雕形式雕刻在該覆蓋層上。該覆蓋層難以檢測，尤其是因為具有含氧血液的真實手指位于其下方以及覆蓋層的溫度類似于真實手指的表面的溫度。
圖1示出了通過光學(xué)相干斷層掃描從手指所獲取的典型圖像。在該圖中，根據(jù)空間位置，已經(jīng)示出后向散射的信號的水平。如圖3(a)中所示，使用兩個檢流計鏡，oct傳感器的探針沿著x軸和y軸已經(jīng)移動。對于探針的各個位置，記錄通過干涉法所獲得的測量值，如在a.f.fercher等的論文“opticalcoherencetomography-principlesandapplications”(在“reportsonprogressinphysics”中出版，2003年，第66期，第239-303頁)中所描述的。這包括根據(jù)飛行時間(即光經(jīng)過所檢測樣品的各個層的時間)測量后向散射強度。通過將飛行時間與光速相乘，可以得到探針的傳播距離。如圖3(b)中所示，于是獲得光反射率隨深度的曲線，該曲線被稱為“a-掃描”。
在圖4中示出手指的示例性的“a-掃描”強度曲線。對應(yīng)于來自手指的外部表面部分的信號的感興趣的信號被包括在第一峰(標(biāo)號1)和第三峰(標(biāo)號3)之間。在標(biāo)號為1的第一峰之前，僅背景噪聲是可見的。標(biāo)號為1的峰對應(yīng)于空氣/皮膚界面，即對應(yīng)于外部指紋。問題是在此折射率差異是最大的界面，由于兩種介質(zhì)的非均勻性，引起具有最高振幅的峰。假設(shè)試圖詐騙，標(biāo)號為1的峰對應(yīng)于空氣/覆蓋層界面。在該峰之后，信號的總強度下降。該下降是由于隨著光穿透進入組織或覆蓋層中、因此隨著它穿透進入皮膚的各個層或覆蓋層中吸收和散射的影響引起。
最大強度的峰的位置的檢測允許定位空氣/皮膚或空氣/覆蓋層界面。通過測定斷層體積的各“a-掃描”曲線的最大位置(對應(yīng)于在探針和手指的外表面的光的飛行時間)，可以構(gòu)建與外部指紋關(guān)聯(lián)的三維表面(即，被稱為3d表面)。
為了選擇性地形成內(nèi)部印跡的圖像以及將其與剩余體積隔開，已知方法是基于沿著z軸的空間濾波。該濾波使得獲得在大約內(nèi)部印跡被定位的深度處的后向散射強度的平均水平。濾波區(qū)域于是對應(yīng)于各“a-掃描”曲線的第二主峰的空間附近區(qū)，該峰與內(nèi)部印跡的3d表面直接有關(guān)。在圖2(a)中示出由此獲得的圖像，稱為強度圖像。這些方法尤其在a.bossen等的論文“internalfingerprintidentificationwithopticalcoherencetomography”(在“ieeephotonicstechnologyletters”中出版，第22卷，第7期，2010)以及m.liu等的論文“biometricmappingoffingertipeccrineglandswithopticalcoherencetomography”(在“ieeephotonicstechnologyletters”中出版，第22卷，第22期，2010)中描述。圖2(b)示出通過匹配器軟件系統(tǒng)處理之后的圖像，匹配器軟件系統(tǒng)的工作是將圖像轉(zhuǎn)化成二進制數(shù)據(jù)形式以及精確地找到印跡的細節(jié)(minutiae)，即在鑒定中所用的印跡的特征點。特定區(qū)(其中印跡的對比度是低的)呈現(xiàn)白色。對于給定的手指，這些區(qū)的位置可以根據(jù)實驗條件或者根據(jù)手指相對于傳感器的位置而變化。由于圖像的質(zhì)量，從強度圖像所獲得的結(jié)果可包含難以利用的區(qū)域，如圖2(b)中可以看出。
對于外部印跡而言，如果手指表面例如通過油墨或者水分被標(biāo)記，則該強度對比度數(shù)據(jù)還在很大程度上根據(jù)手指表面的狀態(tài)而變化。對于潮濕的手指而言，在利用已知的傳感器進行的獲取中，印跡驗證性能尤其更為糟糕，該已知的傳感器諸如例如輸出二維圖像的接觸式光學(xué)傳感器或者電容式傳感器，或者被稱為“21/2尺寸”傳感器的非接觸式光學(xué)傳感器，如在r.cappelli等的論文“performancesevaluationoffingerprintverificationsystems”(ieeetransactionsonpatternanalysisandmatchingintelligence，第28卷，第1期，2006)以及l(fā).c.jain等的論文“intelligentbiometrictechniquesinfingerprintandfacerecognition”(第2章，第10卷，crc出版社，1999)中所描述的傳感器。該性能上的退化利用非接觸式生物計量傳感器、例如oct傳感器也觀察到。圖5示出以常規(guī)方式提取的示例性實驗的橫截面oct圖像，該圖像示出在其表面上具有微滴的指尖，模擬在出汗或者高濕度條件下手指的行為。在圖6中示出的該示例性潮濕手指的強度圖像包含尤其由于液滴存在而引起的白色斑點，該液滴局部改變手指的光學(xué)性能，例如創(chuàng)建寄生鏡頭效果。因此，已知的被設(shè)計成認證個體的指紋讀取器在高濕度條件下不再工作，從而不能實現(xiàn)潮濕手指的印跡的可靠的圖像。在前述的a.bossen等論文中所呈現(xiàn)的獲取方法中，利用導(dǎo)致手指的扁平化的與玻璃板接觸的手指進行獲取。
圖7示出一個橫截面，其中乳突真皮層，即內(nèi)部印跡是清楚可見的。在同一圖中，還示出了位于真皮和表皮之間的接合區(qū)。該區(qū)的寬度和位置在手指的內(nèi)部中按照經(jīng)驗已經(jīng)被設(shè)定在0.1mm和0.9mm之間，通過該方式以包含內(nèi)部印跡的界面。完整的三維接合區(qū)可以從各個a-掃描的用于定位在(x,y)中的探針位置的信號axy(z)獲取。于是其將包含整個3d內(nèi)部印跡。內(nèi)部印跡的強度圖像i(x,y)于是通過平均沿著在接合區(qū)中的z方向的信號axy(z)獲得：
其中x和y對應(yīng)于探針的位置，j是接合區(qū)，以及δz是接合區(qū)的寬度。該方法使得能夠獲得紋理的2d圖像，其被稱為強度圖像，以i(x,y)表示，其涉及平均強度數(shù)據(jù)，x和y是圖像像素的坐標(biāo)。圖像處理方法已經(jīng)被應(yīng)用到圖像i(x,y)以便改善其對比度。
在獲取期間手指未扁平化的情況下，圖像i(x,y)可以被投射在內(nèi)部印跡的3d表面上，其通過相位測量而獲取。在圖8中可以看出利用該方法所獲得的一個3d內(nèi)部印跡。在生物統(tǒng)計學(xué)背景下該方法的性能因為所獲得的圖像的低質(zhì)量也不是令人滿意的。us2014/0241596和us2015/016127公開了目的在于呈現(xiàn)手指的血管網(wǎng)中的血流的方法，以便核實被獲取的活手指的真正圖像。相關(guān)數(shù)據(jù)在此處為多普勒類型的數(shù)據(jù)，其打算測定在連續(xù)的a-掃描之間的相位差(反射率隨深度的曲線)。該處理必須要求所考慮的相位為在“空間”域中的相位。在光譜域中沒有測量該相位。
rethabilekhutlang等的論文“noveltydetection-basedinternalfingerprintsegmentationinopticalcoherencetomographyimages”(2014第二屆計算和網(wǎng)絡(luò)國際研討會(secondinternationalsymposiumoncomputingandnetworking))公開了用于分割內(nèi)部印跡的方法。通過依次b-掃描(橫截面)而非依次a-掃描行處理(根據(jù)深度或者等同地根據(jù)飛行時間的后向散射強度的曲線)。因此印跡不是基于a-掃描距離測量(信號的處理)而是憑借應(yīng)用到b-掃描(圖像處理)的聚類方法(gmm和k均值)被分割。沒有提及借助光譜域中的相位測量距離。
論文“internalfingerprintzonedetectioninopticalcoherencetomographyfingertipscansjournalofelectronicimaging”(24(2)，2015年3月/4月)的目的也是分割內(nèi)部印跡。首先，內(nèi)部印跡的界面使用聚類方法被粗分割。允許描述a-掃描的特征被選擇用于實現(xiàn)聚類。第二，一旦內(nèi)部印跡已經(jīng)被粗分割，憑借應(yīng)用通過b-掃描的圖像處理操作，更精確地估算b-掃描乳突接合(形成內(nèi)部印跡的皮膚的層)的位置。在該論文中，內(nèi)部印跡因此沒有基于借助光譜域中的相位的距離測量被分割。而且，沒有執(zhí)行圖像融合。
論文“biometricmappingoffingertipeccrineglandswithopticalcoherencetomographyieeephotonicstechnologyletters”(第22卷，第22期，2010年11月15日)公開了一種目的在于獲得汗毛孔的圖像的方法。其沒有提及測量距離以及更具體地借助光譜域中的相位來測量距離。
論文“impactofquality-basedfusiontechniquesforvideo-basedirisrecognitionatadistancenadiaothmanandbernadettedorrizi”，ieeetransactionsoninformationforensicsandsecurity(第10卷，第8期，2015年8月)描述了一種被實施以改善源于視頻流的虹彩光圈、而不是指紋的生物統(tǒng)計圖像的融合方法。
技術(shù)實現(xiàn)要素：
存在改善源于光學(xué)相干斷層掃描獲取裝置的生物材料的外部或內(nèi)部表面形態(tài)的數(shù)據(jù)質(zhì)量的需求，特別是以便在困難條件下有效地提取和識別內(nèi)部指紋和外部指紋。
本發(fā)明的目的在于滿足該需求且通過一種使用發(fā)送代表樣品的信號的光學(xué)相干斷層掃描獲取系統(tǒng)，從生物材料(特別是指紋，尤其內(nèi)部指紋或外部指紋)的樣品提取形態(tài)特征的方法實現(xiàn)了該需求，在該方法中，至少從通過獲取系統(tǒng)所發(fā)送的且代表所述樣品的信號形成含有強度數(shù)據(jù)的圖像和含有相位數(shù)據(jù)的圖像，以便從所述樣品中提取形態(tài)特征。
含有強度數(shù)據(jù)的圖像和含有相位數(shù)據(jù)的圖像在信息內(nèi)容方面是不等同的。即使它們的質(zhì)量是相當(dāng)?shù)?，它們包含的?shù)據(jù)是互補的，且使得可以方便和優(yōu)化從待使用的樣品中提取形態(tài)特征。
根據(jù)本發(fā)明的方法因此可以用在以檢測個體識別(內(nèi)部指紋特別與外部印跡相比)中的詐騙為目的或者以在困難條件下(例如在潮濕或臟的手指的情況下，或者在較模糊的外部指紋的情況下)獲得可靠的生物識別為目的的高安全性的生物統(tǒng)計的領(lǐng)域。
在潮濕手指的情況下，在包含相位數(shù)據(jù)的圖像中，后向散射強度最大值總是位于外部印跡上，且沒有位于水層或水滴上。由于光的飛行時間是已知的，因此測定這些強度最大值的位置允許合適地重建的外部印跡的3d結(jié)構(gòu)。飛行時間的精確測量有利地從得知光譜域中的信號的相位獲得。所獲得的相位圖像因此具有非常高的質(zhì)量，從而確保了比單獨地從強度圖像獲得的生物識別性能更穩(wěn)健的生物識別性能，該強度圖像即諸如通過已知的生物傳感器所獲得的圖像或者甚至用現(xiàn)有技術(shù)的oct成像方法獲得的圖像。
利用對應(yīng)于光的飛行時間的相位數(shù)據(jù)使得可以補償在圖像的性能上光的散射強度上的可變性的效果，以及尤其出于以下事實：所述圖像對光束相對于待研究的樣品的表面法線的入射角是敏感的。
相位圖像
“a-掃描”曲線的第二強度峰(該峰在圖4中標(biāo)號為2)歸因于內(nèi)部指紋，或者歸因于在詐騙情況下的覆蓋層/手指界面。它反映了對應(yīng)于細胞組織中的變化的在乳突真皮層(位于真皮和表皮之間的皮膚層)中皮膚的很大程度的不均勻性，其在圖7中是可見的。因此，以如上所述相同的方式，通過測定在斷層體積的各“a-掃描”曲線中具有最高反射率的第二峰的位置來重構(gòu)內(nèi)部印跡的3d表征是有利的。
一旦光的反射率隨深度的曲線已經(jīng)從代表樣品的信號建立，該信號通過獲取系統(tǒng)發(fā)送，反射率曲線包含多個最大反射率峰，其可以測定所述反射率曲線的最大反射率峰的位置以形成含有相位數(shù)據(jù)的圖像，該峰根據(jù)待提取的數(shù)據(jù)類型而選擇。用于外部印跡的感興趣的峰對應(yīng)于反射率曲線的第一最大反射率峰，以及用于內(nèi)部印跡的感興趣的峰優(yōu)選地對應(yīng)于第二峰。最后，根據(jù)所討論的峰，可以獲得與外部印跡或內(nèi)部印跡關(guān)聯(lián)的3d表面。
一旦已經(jīng)測定感興趣的峰的位置，可以對信號執(zhí)行空間濾波，特別是在空間域中干涉圖的帶通濾波，濾波至少包括保留在感興趣的且具有預(yù)定寬度的峰上居中的窗口中所包含的干涉信號，所述預(yù)定寬度尤其為oct獲取系統(tǒng)的軸向分辨率的數(shù)量級。變換于是有利地被應(yīng)用到該信號以便獲得光譜數(shù)據(jù)，尤其強度光譜數(shù)據(jù)和相位光譜數(shù)據(jù)，該光譜數(shù)據(jù)涉及在外部指紋的情況下在空氣/手指界面處或者在內(nèi)部指紋的情況下在表皮/真皮界面處所記錄的散射，該變換尤其是希爾伯特變換(hilberttransform)以便獲得復(fù)合干涉信號。為了獲得所需的相位數(shù)據(jù)，通過相位的光譜依賴性的線性回歸，有利地計算相位的斜率，該相位的光譜依賴性的線性回歸從通過變換經(jīng)空間濾波的信號所獲得的光譜數(shù)據(jù)獲得。
在樣品為指紋的情況下，用來測量相位數(shù)據(jù)的參照優(yōu)選地是手指的表面的平均包絡(luò)面(averageenvelope)。該平均包絡(luò)面對應(yīng)于包圍手指而不具有其谷的表面，如圖9中所示。3d表面可以被編碼作為地形圖像s(x,y)，其中各(x,y)與深度值或者優(yōu)選地此處是飛行時間或相位值相關(guān)。平均包絡(luò)面(被稱為em(x,y))于是通過將平均濾波器以及尤其2d帶通濾波器應(yīng)用于地形圖像s(x,y)來獲取。由于谷具有較高的空間頻率，因此在濾波操作期間，較高的空間頻率有利地被去除。
對于內(nèi)部印跡，平均包絡(luò)面對應(yīng)于手指的內(nèi)部表面，該表面位于與內(nèi)部印跡平齊且通過將與內(nèi)部印跡的3d表面關(guān)聯(lián)的地形圖像濾波來獲取。
紋理的2d圖像p(x,y)(其是所謂的相位圖像)可以通過減去s(x)以及em(x,y)來獲得：p(x,y)＝s(x,y)-em(x,y)。通過該方式，飛行時間或相位測量值不再參照傳感器的探針而是參照平均包絡(luò)面來進行。因此，所得到的圖像有利地示出不是相位值φ，而是它們的變化δφ，這允許獲得較高對比度的紋理圖像。
該紋理圖像的對比度還可以通過以下來改善：應(yīng)用適應(yīng)性直方圖均衡化然后使用雙彎曲函數(shù)(sigmoidfunction)進行對比度調(diào)整，該雙彎曲函數(shù)的中值通過otsu方法來測定，其包括假定待二進制化的圖像僅含有兩類像素，即前景像素和背景像素，以及包括計算分離兩類的最佳閾值使得它們的組內(nèi)方差被最小化。
以用于圖像i(x,y)相同的方式，紋理圖像p(x,y)可以被投射在圖11(a)中所示出的內(nèi)部印跡的3d表面上。
通過將與第一最大反射率峰關(guān)聯(lián)的指紋與與第二峰關(guān)聯(lián)的指紋比較，本發(fā)明允許使用覆蓋層檢測詐騙。如果這些印跡是不同的，則詐騙未遂。
根據(jù)本發(fā)明的另一方面，本發(fā)明的另一主題是用于從光譜域中通過sw-oct所獲得的內(nèi)部或外部的手指或手掌的印跡，生成包括與在兩種介質(zhì)(尤其是空氣和皮膚、或真皮和表面)之間的界面的位置有關(guān)的數(shù)據(jù)的圖像的方法，該方法包括以下步驟：
-將變換、尤其傅立葉變換應(yīng)用于干涉圖以生成在時間域中的反射圖；和
-從該反射圖估算與尋求成像的內(nèi)部印跡或外部印跡的圖像對應(yīng)的界面的空間位置。
通過把空間位置作為具有對應(yīng)于尋求界面的反射率峰的信號水平的包絡(luò)面的局部最大振幅，該空間位置可以從反射圖的信號的包絡(luò)面來估算。
優(yōu)選地，所述位置通過以下來測定：應(yīng)用帶通濾波器以隔離對應(yīng)于尋求界面的反射率峰以及將反變換、尤其反傅立葉變換應(yīng)用于由此濾波的反射圖，以生成光譜域中的經(jīng)濾波的干涉圖。
該干涉圖可以用來測定隨著頻率υ變化的光譜相位φ(υ)的線性回歸線的斜率，然后通過下式確定飛行時間τ0以及對應(yīng)于反射率峰的界面的位置z0：
τ0＝1/2πd(υ)/dυ＝z0/c
通過得知所討論的反射率峰、且因此所討論的界面的在各個點x，y處的位置z0，可以生成3d表面。第一峰可以給出對應(yīng)于外部印跡的空氣/皮膚界面的位置，以及第二峰給出對應(yīng)于內(nèi)部界面的表皮/真皮界面的位置。
2d帶通濾波可以被應(yīng)用到這種表面以獲得界面的位置的平均包絡(luò)面em(x,y)。
該包絡(luò)面可以被作為參照以通過減法生成相位紋理圖像p(x,y)。
該相位紋理圖像可以與強度紋理圖像i(x,y)融合以獲得融合的紋理圖像，其然后可以被投射在3d表面上以便獲得扁平化的3d紋理化的印跡表面。
以該方式獲得內(nèi)部指紋和外部指紋的圖像是可能的。
強度圖像和相位圖像的融合
在本發(fā)明的一個優(yōu)選實施方式中，含有強度數(shù)據(jù)的圖像和含有相位數(shù)據(jù)的圖像被融合以形成單一的圖像。
為了做到這一點，各含有強度數(shù)據(jù)和相位數(shù)據(jù)的圖像的結(jié)構(gòu)分別被分析以對各個圖像建立置信圖，其包含對于各個像素的取決于相鄰像素的質(zhì)量值。在指紋的情況下，圖像的置信圖尤其是基于對比度的評價以及基于圖像中呈現(xiàn)的谷的局部質(zhì)量。
通過兩個圖像的對應(yīng)像素的值的線性組合，有利地生成從含有強度數(shù)據(jù)的圖像i和含有相位數(shù)據(jù)的圖像p融合的圖像f的各個像素，所述值通過置信圖的質(zhì)量值被加權(quán)，即：
f(x,y)＝αi(x,y)×i(x,y)+αp(x,y)×p(x,y)，
其中例如
如果norm＝0；優(yōu)選地αi＝αp＝0.5。根據(jù)所用的融合公式，值αi和αp可以不同地表達；本發(fā)明不限于對于值αi和αp的特定計算。
在一個變型中，對于各個像素，通過保留具有最高質(zhì)量值的圖像的像素，有利地形成從含有強度數(shù)據(jù)的圖像和含有相位數(shù)據(jù)的圖像所融合的圖像：
憑借置信圖，根據(jù)各像素的相鄰像素，因此有利地逐像素地形成從含有強度數(shù)據(jù)的圖像和含有相位數(shù)據(jù)的圖像融合的圖像。
在討論的圖像是指紋的情況下，像素的質(zhì)量值(cp(x,y)或ci(x,y))，可以從印跡谷方向場可信圖獲得，如在j.zhou和j.gu的論文“amodel-basedforthecomputationoffingerprint’sorientationfield”(ieeetransactionsonimageprocessing，第13卷，第6期，2004)以及m.s.khalil的論文“deductingfingerprintsingularpointsusingorientationfieldreliability”(firstconferenceonrobot，visionandsignalprocessing，第234頁-第286頁，2011)中描述。谷的方向場表示印跡上在各個位置處的谷的方向。對于各個指紋圖像的像素，根據(jù)其相鄰像素計算谷的方向場。已知在指紋生物統(tǒng)計中使用該方向場，例如在用于改善指紋圖像的方法中，例如在l.hong等的論文“fingerprintimageenhancement：algorithmandperformanceevaluation”(ieeetransactionsonpatternanalysisandmachineintelligence，第20卷，第8期，1998)所描述的方法。這些方向場可信圖允許評價谷的方向的估算的有效性和可靠性。
低質(zhì)量的指紋圖像區(qū)域可以具有以下事實特征：谷的紋理是不明顯的，表征谷的周期性結(jié)構(gòu)是不存在的。在該區(qū)域中，方向的估算是差的，因為不存在優(yōu)勢方向。因此，可信度的值是低的。相反，在高度結(jié)構(gòu)化的印跡區(qū)域中，特定方向的存在可以被可靠地估算。對于這些區(qū)域的可信度的值是高的。
如在c.sousedik等的論文“volumetricfingerprintdataanalysisusingopticalcoherencetomography”(biosigconference，2013，第1-6頁)以及c.sousedik和c.bush的論文“qualityoffingerprintscanscapturedusingopticalcoherencetomography”(ijcbconference，2014，第1-8頁)中描述，與相當(dāng)連續(xù)的外部印跡的結(jié)構(gòu)相反，內(nèi)部印跡的結(jié)構(gòu)可以是非常不均勻的，這導(dǎo)致第二最大反射率峰的位置的不明確。內(nèi)部印跡的結(jié)構(gòu)也可以從一個個體到下一個個體非常大地變化。在界面不一定很好地限定的情況下，借助飛行時間測量值檢測內(nèi)部印跡的位置會是棘手的。
此外，光在皮膚中的后向散射涉及難以建模的復(fù)雜物理效應(yīng)，這些效應(yīng)與在通過皮膚的生物結(jié)構(gòu)所后向散射的多個波之間的干涉關(guān)聯(lián)。不是顯而易見地，在指紋中，谷的頂部對應(yīng)于反射率最大值以及底部對應(yīng)于反射率最小值，或者反之亦然。
將相位圖像和強度圖像融合使得可以更好地利用在兩個圖像中都可用的數(shù)據(jù)，因此可以顯著地改善所需求的表面的所獲得的最終圖像的質(zhì)量。例如，在生物計量部門中，使用已知的生物計量識別算法，獲得在基于皮下印跡的識別性能上的明顯改善。
定位精度
最大發(fā)射率峰可以部分地被定位的精度確定3d相位圖像和2d相位圖像的質(zhì)量。該定位精度(其不同于軸向分辨率)既不是現(xiàn)有技術(shù)中熟知的且不是在生物醫(yī)療應(yīng)用中頻繁使用的概念。
軸向分辨率對應(yīng)于在對于它們可正確地區(qū)別的兩個散射中心之間所需的最小距離，且其僅依賴于光源的光譜寬度?？梢詮呐c單一散射中心關(guān)聯(lián)的峰(例如標(biāo)號1的第一峰)的半峰寬測量軸向分辨率。
定位精度有利地涉及各個“a-掃描”曲線的包絡(luò)面的最大值的定位中的誤差。為了評價定位精度，執(zhí)行統(tǒng)計研究，包括模擬與單一散射中心相關(guān)聯(lián)的峰，在模擬中設(shè)定峰的位置，該模擬還考慮獲取系統(tǒng)的光電探測器的各個噪聲貢獻，這些貢獻主要是由于熱噪聲和散粒噪聲，其具有可以比做白色噪聲的分布。根據(jù)其功率，該噪聲對最大峰的測量位置可具有相對明顯的影響。在位置上的誤差可以通過測定在噪聲模擬的“a-掃描”曲線的最大值的位置和預(yù)先已知的所使用的參照“a-掃描”曲線的最大值的位置之間的差值來評估。因此，獲取系統(tǒng)的定位精度通過該定位誤差的標(biāo)準(zhǔn)偏差來限定。該標(biāo)準(zhǔn)偏差有利地從大量的隨機繪制的噪聲的“a-掃描”曲線獲得。
裝置
根據(jù)本發(fā)明的另一方面，本發(fā)明涉及一種用于從生物材料的樣品提取形態(tài)特征的裝置，生物材料的樣品特別是指紋、尤其內(nèi)部指紋或外部指紋，所述裝置包括發(fā)送代表樣品的信號的光學(xué)相干斷層掃描獲取系統(tǒng)，該裝置被配置成至少從通過獲取系統(tǒng)所發(fā)送的且代表所述樣品的信號形成含有強度數(shù)據(jù)的圖像和含有相位數(shù)據(jù)的圖像，以便從樣品中提取形態(tài)特征。
在本發(fā)明的一個優(yōu)選實施方式中，裝置還被配置成融合含有強度數(shù)據(jù)的圖像和含有相位數(shù)據(jù)的圖像以便形成單一的圖像。
關(guān)于根據(jù)本發(fā)明的方法如上文所描述的特征適用于該裝置。
該裝置的視野(對應(yīng)于在xy平面中的能夠被記錄的最大空間幅度)可以是大的，例如，差不多2mm×2mm，即4mm2，以及更好地2cm×2cm，即4cm2。這允許在提取指紋的情況下獲得大量的細節(jié)。
附圖說明
研讀附圖，閱讀本發(fā)明的非限制性實施例的以下具體描述，可以更好地理解本發(fā)明，其中：
圖1如上文所述示出了利用光學(xué)相干斷層掃描獲取系統(tǒng)從手指所獲得的體積圖像；
圖2(a)和圖2(b)如上文所述分別示出根據(jù)現(xiàn)有技術(shù)的從圖1的體積所獲得的強度圖像和處理圖像；
圖3(a)和3(b)如上文所述分別示出通過斷層掃描獲取指紋和隨著光的飛行時間的變化所獲得的“a-掃描”曲線；
圖4如上文所述示出隨著深度的變化的“a-掃描”曲線的強度；
圖5如上文所述示出在手指的表面上存在水滴；
圖6如上文所述示出圖5中潮濕手指的強度圖像，該圖像通過根據(jù)現(xiàn)有技術(shù)的oct所獲得；
圖7如上文所述示出根據(jù)現(xiàn)有技術(shù)所獲得的斷層體積的截面圖；
圖8如上文所述示出從圖7的體積所獲得的3d內(nèi)部指紋，所述指紋根據(jù)現(xiàn)有技術(shù)方法獲得；
圖9如上文所述示出手指的表面的平均包絡(luò)面；
圖10示出根據(jù)本發(fā)明的oct裝置；
圖11(a)示出內(nèi)部印跡的相位圖像，以及圖11(b)示出內(nèi)部印跡的強度圖像，這些圖像被投射在對應(yīng)的3d表面上，這些圖像通過在圖1的斷層體積上實施根據(jù)本發(fā)明的方法而獲得；
圖12(a)和圖12(b)分別示出內(nèi)部印跡的相位圖像和處理圖像，根據(jù)本發(fā)明這些圖像從圖1的斷層體積獲得；
圖13示出根據(jù)本發(fā)明所獲得的兩個相位圖像之間的對比；
圖14(a)和圖14(b)分別示出根據(jù)本發(fā)明所獲得的從相位和強度數(shù)據(jù)所融合的圖像以及處理圖像；
圖15示出對于根據(jù)本發(fā)明所獲得的相位圖像和強度圖像以及由其所融合的圖像的內(nèi)部指紋、相關(guān)細節(jié)和谷方向可信圖；
圖16是示出通過實施根據(jù)本發(fā)明的方法所獲得的性能曲線的圖；
圖17是示出使用根據(jù)本發(fā)明所提取的內(nèi)部印跡的圖像的數(shù)據(jù)庫，真實者匹配分?jǐn)?shù)和冒充者匹配分?jǐn)?shù)的概率密度的圖；
圖18示出在潮濕手指的情況下的指紋的強度圖像；
圖19(b)和圖19(a)分別示出圖17中潮濕手指的情況下在融合之后的指紋的圖像(該圖像根據(jù)本發(fā)明而獲得)以及對應(yīng)的相位圖像；
圖20是示出隨著信噪比和軸向分辨率變化的根據(jù)本發(fā)明的定位誤差的曲線圖；
圖21是示出比較性能曲線的圖；
圖22示出利用根據(jù)現(xiàn)有技術(shù)的傳感器和根據(jù)本發(fā)明的傳感器，從潮濕手指所獲得的圖像的比較；和
圖23至圖26示出根據(jù)本發(fā)明的示例性方法的各個步驟。
具體實施方式
在圖10中示出允許本發(fā)明實施的oct裝置10。該裝置10包括被配置成在各個深度掃描樣品的可掃描光源11、鏡子12、半鍍銀的鏡子13和邁克爾遜干涉儀(michelsoninterferometer)14。各個波長掃描或“a-掃描”由各個深度處的樣品的反射產(chǎn)生干涉條紋。
參考圖23至圖25，對于探針的各個x、y位置，現(xiàn)將描述根據(jù)本發(fā)明的示例性方法。
如圖23中所示，為了獲得相位圖像p(x,y)，可以從由sw-oct測量所獲得的光譜域干涉圖102開始(步驟101)。
通過傅立葉變換103，獲得時間域反射圖104，其允許(步驟105)通過使用各a-掃描的包絡(luò)面直接測量飛行時間，估測感興趣的峰的位置(空氣/手指界面、表皮/真皮界面等)。
該反射圖104可以經(jīng)受在空間域中圍繞感興趣的峰的帶通濾波(步驟106)，這隔離了該峰，于是可以通過反傅立葉變換107在光譜域中獲得濾波干涉圖。
希爾伯特變換109可以允許在光譜域中獲得復(fù)合信號，該論點給出了光譜相位110，以及通過線性回歸的統(tǒng)計處理111可允許獲得梯度的斜率dφ(υ)/dυ，因此獲得感興趣的峰的飛行時間102，即其空間位置。
在該示例中，從光譜相位數(shù)據(jù)生成的圖像為飛行時間τ(x,y)的灰度表征。在該表征中，測量的空間分辨率沒有降低。飛行時間沿著x軸和y軸的變化允許獲取印跡的形態(tài)特征。
該圖像區(qū)別于在如上所述的bossen等的論文中所提出的模式中的強度圖像。具體地，與使飛行時間τ(x,y)成像相反，bossen提出圖像i(x,y)，其中i(x,y)是在感興趣的峰附近的a-掃描的包絡(luò)面的平均強度。所考慮的空間平均區(qū)域(典型地尺寸在100μm-900μm之間)遠大于儀器的空間分辨率。在該表征中，強度i沿著x軸和y軸的變化允許獲取印跡的形態(tài)特征。
圖24示出對于各個x，y測量值101以及相關(guān)的a-掃描反射圖104，借助光譜相位φ(υ)的知識，可以應(yīng)用參照圖23所描述的方法來精確地測量感興趣的峰的位置110，以便獲得外部印跡115和內(nèi)部印跡116的3d表面圖像。
參考圖25，現(xiàn)將描述在通過諸如圖23和圖24所描述的方法140已經(jīng)提取印跡的3d表面之后，用于融合相位圖像和強度圖像的示例性方法。
在樣品為指紋的情況下，用來測量相位數(shù)據(jù)的參照優(yōu)選地是手指的表面的平均包絡(luò)面。該平均包絡(luò)面對應(yīng)于包圍手指的表面而沒有其谷。3d表面可以被編碼作為地形圖像s(x,y)150，其中各(x,y)與飛行時間或相位值關(guān)聯(lián)。平均包絡(luò)面151(稱為em(x,y))于是通過以下來獲得：將平均濾波器152且尤其2d帶通濾波器應(yīng)用到地形圖像s(x,y)。由于谷具有較高的空間頻率，因此該較高的空間頻率在濾波操作期間被去除。
紋理p(x,y)的2d圖像(其是所謂的相位圖像)可以通過減去(步驟153)s(x)以及em(x,y)而獲得：p(x,y)＝s(x,y)-em(x,y)來獲得。通過該方式，飛行時間或相位測量不再參照傳感器的探針而是參照平均包絡(luò)面進行。因此，得到的圖像155有利地示出不是光譜相位值φm，而是它們的變化δφ，這允許獲得較高對比度的紋理圖像。
圖26示出通過執(zhí)行這些操作獲得的示例性結(jié)果。
通過應(yīng)用適應(yīng)性直方圖均衡化(步驟154)然后使用雙彎曲函數(shù)進行對比度調(diào)整，可以進一步改善該紋理圖像的對比度，該雙彎曲函數(shù)的中值通過otsu方法來測定，該方法包括假定待二進制化的圖像僅含有兩組像素，即前景像素和背景像素，以及包括計算分離兩類的最佳閾值使得它們的組內(nèi)方差最小化。
平均包絡(luò)面的知識還允許平均化強度水平(步驟160)以獲得強度紋理圖像161，其也可以經(jīng)歷對比度調(diào)整處理(步驟154)。
相位圖像p(x,y)和強度圖像i(x,y)可以在步驟165中融合以獲得融合的紋理圖像166。這些紋理圖像可以被投射(步驟167)在對應(yīng)的3d表面上。
由此紋理化的3d表面可以被扁平化(步驟168)以獲得扁平化的內(nèi)部印跡圖像和外部印跡圖像169。
在圖11(a)中示出內(nèi)部印跡的3d相位圖像，該圖像根據(jù)本發(fā)明從圖1中的斷層體積獲得。
同一內(nèi)部印跡的強度圖像(該圖像在圖11(b)中示出)含有不可用的具有非常低對比度的區(qū)域。這些區(qū)域是隨機的因為它們尤其取決于生物組織的局部散射性能而且取決于光學(xué)相干斷層掃描獲取系統(tǒng)的探針的入射角度，尤其在非接觸式測量(其中測量是不可復(fù)制的)的情況下。
圖12(a)示出原始相位圖像，圖12(b)示出作為匹配器的輸出所發(fā)送的對應(yīng)圖像。這些圖像將與如上所描述的圖2中示出的強度圖像比較。在圖12(b)中的圖像的不可用的區(qū)域的位置不同于在圖2b中的那些位置。因此，使用從強度圖像提取的特征和從相位圖像提取的那些特征兩者允許提高對應(yīng)于該指紋的個體的識別。
圖13(a)示出外部印跡的3d圖像，在其上方已經(jīng)投射相位數(shù)據(jù)，該數(shù)據(jù)從根據(jù)本發(fā)明的圖1的斷層體積獲得。以白色示出的高強度值對應(yīng)于在oct獲取系統(tǒng)的探針和印跡的表面之間的短的飛行時間，以黑色示出的低強度值對應(yīng)于較長的飛行時間。該示例不允許直接獲得良好質(zhì)量的印跡圖像，因為不能夠合適地識別谷。這是由于以下事實：對于飛行時間測量的參照，即oct獲取系統(tǒng)的探針，沒有被定位成相距手指的表面上的所有點相同的距離。為了獲得較好的對比度，如上文所述，采用手指的表面的平均包絡(luò)面作為用于飛行時間的參照。如圖13(b)中可以看出，其示出3d印跡，在該3d印跡上已經(jīng)投射δ-相位數(shù)據(jù)，即相位變化(這些變化是用于獲得良好對比度的印跡圖像的相關(guān)數(shù)據(jù))，谷在該情況下是清楚地可見的。
如上文所述，使用各圖像的置信圖(這些置信圖逐像素地提供質(zhì)量值)，來融合含有強度數(shù)據(jù)的圖像和含有相位數(shù)據(jù)的圖像以形成單一圖像。在圖14(a)中示出通過融合在圖2(a)中的強度圖像和在圖12(a)中的相位圖像所形成的圖像，在圖14(b)中示出作為從匹配器的輸出的對應(yīng)圖像。通過融合，得到的圖像具有高得多的質(zhì)量，不可用區(qū)域已經(jīng)幾乎消失。
圖15示出對于相位圖像和強度圖像以及對于由此融合的圖像的內(nèi)部指紋、相關(guān)細節(jié)、和谷方向可信圖。由于這是常規(guī)指紋格式，故已經(jīng)示出補充圖像。在第一行的圖像對應(yīng)于三種表征的扁平化的內(nèi)部印跡圖像。在第二行的圖像示出在預(yù)處理和二進制化步驟之后的相同的圖像，在所描述的示例中已經(jīng)使用通過neurotechnology(神經(jīng)技術(shù))開發(fā)的軟件包verifinger。在這些圖像中，從二進制圖像所提取的細節(jié)用在識別步驟中，該細節(jié)通過黑點表示且被匹配器利用，兩個指紋圖像的細節(jié)被匹配。在這兩種相位表征和強度表征中，圖像質(zhì)量在某些區(qū)域(如通過黑圈所示出的)中是欠佳的。在該區(qū)域中，指紋的谷是不可見的。因此，這些區(qū)域的質(zhì)量不是高的足以確保細節(jié)的正確檢測，如在二進制化的圖像中的白孔中所示出的。在谷方向場可信圖的表征中，暗的像素對應(yīng)于低的可信值，而亮的像素對應(yīng)于高的可信值。在強度表征和相位表征中，低可信值與差質(zhì)量的區(qū)域相關(guān)。應(yīng)該注意，優(yōu)選地以及在所述示例中，在兩種表征中問題區(qū)域沒有位于相同的位置。
如圖15中的最后一列可以看出，在強度圖像和相位圖像已經(jīng)融合之后所獲得的內(nèi)部指紋圖像具有高得多的質(zhì)量，該圖像已經(jīng)通過選擇兩種表征的最佳區(qū)域而重構(gòu)。在整個圖像中谷的結(jié)構(gòu)被最佳地保存。含有孔的區(qū)域已經(jīng)從二進制化圖像中消失，這導(dǎo)致更穩(wěn)健的細節(jié)檢測。在融合之后的圖像的可信圖清楚地說明圖像的總體質(zhì)量的改善，亮區(qū)域更多且更廣。
圖16示出在隨誤拒絕率frr變化的誤檢率fdr方面，從源于包括約100個手指的數(shù)據(jù)庫的各個表征的結(jié)果所獲得的性能的比較。給出隨著誤拒絕率變化的誤檢率的這些檢測誤差權(quán)衡(det)曲線是已知的評價生物計量系統(tǒng)的性能的方式。這些曲線越低，性能越好，對于給定的誤檢率，尋求最小的誤拒絕率。點狀曲線對應(yīng)于參照曲線，其利用外部印跡的相位圖像獲得，該印跡對于不同的傳感器本質(zhì)上更容易得到。
短劃線曲線(dashedcurve)和點劃線曲線(dash-dottedcurve)分別對應(yīng)于從強度圖像和相位圖像所提取的內(nèi)部印跡的曲線，以及處于約相同的水平。對于10-3的誤檢率，例如，相對于與參照曲線相關(guān)的誤拒絕率，誤拒絕率降低了2-3倍。該結(jié)果證明獲取內(nèi)部印跡是多么困難。從融合后的圖像計算該連續(xù)曲線。對于給定的誤檢率，相對于與對應(yīng)于內(nèi)部印跡的相位圖像和強度圖像的曲線相關(guān)的誤拒絕率，誤拒絕率下降了約3-4倍。舉另外一個示例，對于0.01％的誤檢率，誤拒絕率對于融合后的圖像是約7％，比較來說，對于相位圖像是26％，對于強度圖像是20％。對于0.1％的誤檢率，誤拒絕率對于融合后的圖像是約4％，比較來說，對于相位圖像是20％，對于強度圖像是14％。此外，應(yīng)該注意，利用融合后的內(nèi)部印跡圖像比利用外部印跡的相位圖像獲得更好的性能，內(nèi)部印跡比外部印跡更好地保存。
圖17示出利用根據(jù)本發(fā)明所提取的內(nèi)部印跡圖像的數(shù)據(jù)庫所獲得的冒充者匹配分?jǐn)?shù)和真實者匹配分?jǐn)?shù)的概率密度，該數(shù)據(jù)庫包含從15個個體所獲得的102個不同的手指，各個手指已經(jīng)獲取4次。以強度、相位和融合后三個表征的內(nèi)部印跡圖像從斷層體積中提取。對于驗證試驗，各個內(nèi)部印跡圖像與數(shù)據(jù)庫的所有其他圖像比較，導(dǎo)致總計166056個印跡比較。源于給定手指的兩個圖像的比較被稱為真實者匹配，源于不同手指的兩個圖像的比較被稱為冒充者匹配。利用軟件包nbis(nist生物統(tǒng)計圖像軟件)計算相似分?jǐn)?shù)。在該示例中，算法mindtct允許提取印跡圖像的細節(jié)以及匹配器bozorth3返回兩個圖像的相似分?jǐn)?shù)。獲得兩個分?jǐn)?shù)概率密度，真實者匹配密度和冒充者匹配密度，這些密度的可識別性允許量化生物計量系統(tǒng)的性能。通過比較所獲得的相似分?jǐn)?shù)和閾值進行最后的決策，該閾值根據(jù)分?jǐn)?shù)密度和所需的性能來選擇。由于真實者匹配密度和冒充者匹配密度重疊，因此在進行決策過程期間，進行誤拒絕誤差或誤檢誤差。使用通過改變對應(yīng)閾值所獲得的性能曲線，最后評價驗證性能。
所獲得的結(jié)果證明，內(nèi)部印跡允許個體用與當(dāng)已知的生物計量讀取器被用來讀取干燥手指的外部印跡時所獲得的性能相當(dāng)?shù)男阅苓M行識別。具有臟的或潮濕的手指的個體也比可能使用已知的生物計量系統(tǒng)更有效地識別。圖21示出使用通過根據(jù)本發(fā)明的融合所提取的內(nèi)部印跡所獲得的性能與使用通過根據(jù)現(xiàn)有技術(shù)的傳感器(在該示例中是電容式2d傳感器)所提取的外部印跡所獲取的性能的比較。對于給定的fdr，獲得類似的frr。
引申開來，在潮濕手指的情況下，使用通過根據(jù)本發(fā)明的融合所提取的內(nèi)部印跡所獲得的性能比利用根據(jù)現(xiàn)有技術(shù)的傳感器(例如電容式2d傳感器)所獲得的性能更好。具體地，如在圖21中虛線所示，在潮濕情況中的電容式2d傳感器的性能必然比正常情況下所呈現(xiàn)的傳感器的性能更差。
圖18和圖19示出在潮濕手指的情況下所獲得的指紋。從圖18中可以看出，強度圖像含有差的對比區(qū)水平以及潮濕區(qū)域。根據(jù)本發(fā)明所獲得的對應(yīng)的相位圖像和融合后圖像分別在圖19(a)和圖19(b)中示出。相位圖像具有比強度圖像更好的質(zhì)量，由于相位圖像幾乎不含有能夠阻止印跡識別的缺陷且可直接利用，融合后圖像也具有非常好的質(zhì)量。
圖22(a)和圖22(b)分別示出利用兩種已知的2d傳感器(光學(xué)傳感器和電容式傳感器)獲得的潮濕手指的指紋圖像。在圖像中可以看出由于手指的過度潮濕帶來的黑色標(biāo)記。這些標(biāo)記大幅降低圖像的質(zhì)量，進而因此降低鑒定性能。對應(yīng)的二進制化的圖像示出，標(biāo)記區(qū)域在指紋中沒有被識別。對比而言，在圖22(c)中所示出的根據(jù)本發(fā)明所獲得的相位圖像具有好得多的質(zhì)量。
圖20示出隨著信噪比snr變化的定位誤差的標(biāo)準(zhǔn)偏差，snr被限定為對于從5μm至25μm的各軸向分辨率的峰的強度水平與背景噪聲的強度水平的比率(參考圖4如上文所述)。對于50db的信噪比(對于在空氣/皮膚界面處后向散射的典型值)，定位誤差被估測為在60nm和350nm之間。定位誤差遠低于獲取系統(tǒng)的軸向分辨率，其在討論的示例中被評估為約10μm。定位精度通常遠低于所用的光源的波長的量級(約等于1300nm)。
根據(jù)遍歷假說，假定所有模擬的“a-掃描”曲線的統(tǒng)計相當(dāng)于空間統(tǒng)計，看上去是在印跡的3d表面的提取期間噪聲的貢獻相對于谷的平均深度(約等于50μm)是忽略不計的。因此本發(fā)明允許，借助相位測量值，指紋的谷的底部和頂部被正確地區(qū)分。此外，即使在較差的儀器性能的情況下，即對于低的軸向分辨率，仍可以提取具有高精度的指紋的谷。本發(fā)明可允許以比已知傳感器更低的成本提供具有高成像性能的oct生物計量傳感器。
本發(fā)明不限于剛描述的示例。
與常規(guī)的2d圖像繪制工具相比，3d指紋的識別需要實施更復(fù)雜的工具，如在a.kumar和c.kwong的論文“towardcontactless，low-costandaccurate3dfingerprintidentification”(cvprieeeconference，2013，第3438-3443頁)中所描述的。以可以再利用已經(jīng)存在的工具為目的，憑借與在g.zigelman等的論文“texturemappingusingsurfaceflatteningviamultidimensionalscaling”(ieeetransactionsonvisualizationandcomputergraphics，第8卷，第2期，2002)中所描述的方法類似的用于繪制3d表面的紋理的方法，根據(jù)本發(fā)明所獲得的3d指紋有利地被轉(zhuǎn)化成2d圖像。該方法是基于使用在r.kimmel和j.a.sethian的論文“computinggeodesicpathsonmanifolds”(appliedmathematics，第95卷，第8431-8435頁，1998)中所描述的“快速步進(fastmarching)”算法和“多維標(biāo)度”(mds)算法。具體而言，為了扁平化3d指紋，“快速步進”算法用來計算到其平均包絡(luò)面的三角網(wǎng)的測地距離，即到印跡的沒有谷的3d表面的測地距離。在測地距離中的扭曲的最小化的限制下，“多維標(biāo)度”算法被應(yīng)用以將網(wǎng)格3d表面轉(zhuǎn)化成2d圖像。這使得可以盡可能最佳地保存在細節(jié)之間的距離，這在生物統(tǒng)計學(xué)的背景下是特別有利的。各個紋理圖像可以投射在該扁平化的2d表面上，例如，強度紋理圖像i(x,y)、相位紋理圖像p(x,y)或者融合的紋理圖像f(x,y)。然而，本發(fā)明不限于用于將3d圖像轉(zhuǎn)化成2d圖像的特定類型的方法。
與生物統(tǒng)計學(xué)領(lǐng)域不同，本發(fā)明可以用在生物材料的形態(tài)研究和分析中，尤其在醫(yī)療領(lǐng)域中，例如，用于需要位于皮膚深處的生物材料的表面的形態(tài)的研究的醫(yī)療成像。
本發(fā)明可以被使用以便檢測包括去除外部指紋的另外的詐騙技術(shù)，由此基于不可操作的外部印跡做出任何鑒定技術(shù)。如果尋求檢測詐騙，而不是鑒定個體，則雖然內(nèi)部印跡是可檢測的，但沒有外部印跡是可檢測的事實可導(dǎo)致觸發(fā)可能的詐騙的指示。
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