指紋画像を取得するための指紋スキャナーの基本的な特性

指紋スキャナーは、指紋センサーを介して指紋画像を取得します。指紋画像は個人のプライバシーに属しているため、自動指紋認識システムは通常、指紋画像を直接保存しません。指紋認識アルゴリズムは一般に、指紋画像から指紋機能を抽出し、比較します。尾根と谷で構成されています。尾根は、指の皮の上げられた部分に対応する線とも呼ばれ、指紋画像にグレースケールが暗い線として表示されます。谷は、2つのストライプの間に挟まれた指の皮の凹面に対応しています。相対ラインのグレースケールは明るく、指紋機能はグローバルな特徴、ローカル機能、微妙な特徴に分割できます。

1.グローバルな機能には含まれます
1.基本的な粒子パターン：基本的な粒子パターンは、通常、左スキップタイプ、右スキップタイプ、バケットタイプ、アーチタイプ、尖ったアーチタイプに分割されます。
2.モード領域
パターン領域は、一般的な特徴を含む指紋画像の領域であり、指紋のタイプはパターン領域と区別できます。
3.コアポイント、コアポイントは、指紋パターンの漸近センターにあります。これは、指紋を議論して比較するときに参照ポイントとしてよく使用されます。
4.三角形ポイント。三角形の点は、指紋画像の三角形パターン領域の中心点です。ポイントに最も近い3つの指紋ラインは、近似の正三角形を形成し、三角形のポイントは指紋を提供します。
5.グローバル機能としての行の数は、一般にパターン領域の指紋行の数を指し、一部のアルゴリズムは、指紋機能として2つのポイント間の行数を使用します。 2つのノード間の線。
2.ローカル機能には含まれます
1.道路の終点はここで終わります。
2.分岐点の広い縞模様の道は、ここで2つ以上のストライプ道路に分割されています。
3.分岐点Z6平行線はここで区切られています。
4.孤立したポイントは広く、ストリップは非常に短いため、ポイントになります。
5.短いストライプと広いストリップは短いですが、それほど小さくはありません。
6.リングポイント、道路のストリップは麺に分割され、すぐに1つに合成され、このように形成された小さなリングはリングポイントと呼ばれます。
7.ブリッジ、2つの平行線が重複しています。
8.テクスチャの曲率の方向が変化する速度、エンドポイント、ポイントは、指紋識別で一般的に使用される指紋機能です。この本は、集合的にノードと呼ばれています。ノードは、座標、方向、タイプなどのパラメーターで説明できます。