指紋スキャナーの指紋識別技術の概要

テクスチャ方向計算方法グローバルに、指示フィールドモデルに基づいて指紋画像の各部分の方向を推定します。提案された方法は、指紋画像のミッドポイントと三角形ポイントの位置に応じて指紋画像の方向フィールドを生成しますが、コアポイントと三角形は、同じ相対位置の位置を持つ2つの指紋画像が異なる指紋方向フィールドを持つ場合があります。ただし、GBDTOKメソッドはそのような変更を区別することはできません。

方向フィールドモデルの効果的な使用は、特に画像にコアポイントと三角形ポイントが含まれていないか、それらを検出できない場合、Cappen2T1 "によって提案された方向フィールドモデルに基づいて指紋画像のテクスチャ方向などの指紋画像を生成することです。この点で正しく位置は、HTと9mnを勾配法と組み合わせて、テクスチャの方向をグローバルに計算して修正するために使用される方向フィールドモデルを確立します。 Wildyの指紋スキャナーもこの原則を使用しています。
低品質の指紋画像のテクスチャ方向の正しい計算は、依然として課題です。テクスチャ方向を可能な限り正確に推定するためのアルゴリズムと効果的な後処理アルゴリズムを提案し、改善する必要があります。テクスチャ周波数の計算は、テクスチャ間隔の計算を指します。セグメンテーションアルゴリズム、拡張アルゴリズム、テクスチャ抽出アルゴリズムなどの多くのアルゴリズムは、多くの場合、周波数機能を使用し、テクスチャ周波数を計算する方法はフーリエ分析方法、元の画像領域（a）です。
スペクトル画像（b）はフーリエ変換後に取得され、スペクトル画像には2つのピークがあります。ピークを接続する方向は、線の垂直方向であり、線の長さは画像領域（a）の線の平均間隔に関連しています。長さはテクスチャレートを計算できますが、低品質の画像領域には、Qiao Liyeの変換後、明らかなピークがありません。周波数を計算するもう1つの方法は、プロジェクションメソッド「Am'j」です。まず、テクスチャの画像領域を配置します。垂直方向に投影し、投影された信号の周波数を計算します。