指紋の指紋画像からの指紋機能の抽出の技術出席アクセス制御マシン

指紋出席アクセス制御マシンが一般的に使用する指紋の特徴は、指紋識別のアクセス制御マシンはノード、特異点、線などです。ノードには主にエンドポイントとポイントが含まれ、特異点にはコアポイントと三角形ポイントが含まれます。抽出された指紋機能は、指紋マッチングに使用されます。指紋機能の抽出に関与する主要なテクノロジーには、主にテクスチャ方向の計算、テクスチャ周波数計算、コアポイントとトライアングルポイントの検出、指紋セグメンテーション、テクスチャの抽出と改良、ノード抽出とフィルタリング、テクスチャカウントが含まれます。計算など

テクスチャ方向の計算は、指紋識別の基礎です。指紋識別のアルゴリズムのほとんどは、周波数計算、テクスチャ追跡、コアポイントの検出、指紋セグメンテーション、指紋の強化、ノードアライメントなどの方向に基づいています。ほとんどのアルゴリズムは方向に基づいています。テクスチャ方向の計算方法は、ピクセル間のグレーレベルに基づいており、各2x2ブロックを4つのエッジテンプレートと比較して、ピクセルブロックの方向を抽出し、より大きな領域に基づいて平均推定値を作成して、難しい場合に計算します。方向を決定するために、Planerはグレースケールアライメント法を使用してテクスチャ方向を計算し、テクスチャ方向を16方向に離散化し、各ピクセルのグレースケールの一貫性を各方向に計算します。家の方向として最良の一貫性を持って方向を取り、各方向に沿ってグレースケールの変化を計算します。穀物方向に沿ったグレースケールの変化は最小であり、穀物に垂直な方向に沿ったグレースケールの変化は最大です。テクスチャピクセルと非テクスチャーピクセルに変換し、テクスチャ方向を16方向に離散化し、各方向の各ピクセルのピクセルタイプの一貫性を計算し、投影方法を使用してテクスチャ方向を計算し、指紋画像を分割します。 32N32ブロックのサイズ、および各ブロックの投影を異なる方向に計算し、テクスチャの垂直方向として最大の投影分散で方向を取り、階層ニューラルネットワークを使用して方向フィールドを計算します。現在、最も広く使用されているテクスチャ方向計算方法は、勾配に基づいています。この方法は貧弱です。この方法は、各ピクセルの指紋画像の勾配ベクトルを計算します。勾配ベクトルの方向は、ピクセルのこの方向に沿った指紋画像の最速のグレースケール変化を表し、グラデーションベクトルのサイズはグレースケールの変化の速度を表します。画像のテクスチャの端にあるピクセル勾配は大きく、この方法で計算されるテクスチャ方向は基本的に大きな勾配を持つピクセルによって決定され、テクスチャの端にある画像の勾配方向は基本的に垂直ですテクスチャ方向。各エリアのテクスチャ方向は、そのエリアのすべての都市に基づいています。
ピクセルの勾配ベクトルが計算され、テクスチャの左側と右側にあるエッジ画像ケーブルの勾配ベクトル方向は、計算の相互のキャンセルを避けるためにまさに反対です。計算では、アンチモン度ベクトルが四角になり、テクスチャの左側と右側のエッジピクセルの四角勾配ベクトルがほぼ同じ方向を指し、次に二乗勾配ベクトルの平均方向が計算されます。四角勾配ベクトルの方向は2倍の勾配ベクトルの方向の方向であるため、ほぼ平等な勾配ベクトルのほぼ平均方向の1 niは、テクスチャの垂直方向です。勾配ベースの方法の問題は、ほとんどのエッジピクセルの勾配方向がテクスチャの方向に適していない場合、間違った方向が元の画像として計算されることです。これは方向推定結果です。楕円領域には多くの間違った方向の推定があります。これは、ローカルエリアの画像の段階的な拡大であり、全国的な画像をズームインするときから、ほとんどのエッジピクセルの勾配ベクターが垂直ではないことがわかります。テクスチャの方向により、方向の推定が間違っています。この方法は、相対的な孤立した作業の間違った方向を修正することができますが、特定の領域の間違った方向が過半数である場合、間違った方向の感覚を修正することはできません。正しい方向は誤って修正され、コアポイントの近くの方向は、ローパスフィルタリング後の真の方向から逸脱することがよくあります。コアポイント近くのテクスチャの曲率が大きい場合。