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指紋スキャナーでは、指紋認識が指紋画像の歪みを処理する

September 22, 2022

指紋スキャナーに精通しているお客様は、指紋アクセス制御のノードベースのマッチングモードが指紋マッチングの一般的な方法であることを知っています。また、ノードベースのマッチングモードは、指紋マッチングの主流メソッドであると言えます。

Biometric Facial Smart Access Control System

既存のノードベースのマッチング方法があります。特定の戦略を通じて、ノードが金型指紋から、入力指紋から参照ノードペアとして選択されます。ノードマッチングを実行するときは、最初に参照ノードを調整し、次に他のノードの一致度を評価します。この方法は、参照ノードに近い領域のアライメント度のみが優れていることのみを保証できますが、参照ノードから遠く離れた領域のアライメント度は比較的低くなります。 。指紋の各領域に複数のペアの参照ノードが分散されています。複数のペアの参照ノードが整列された後、2つの指紋の各領域のアライメント程度は比較的バランスが取れます。各マッチングノードペアの位置の違いと方向差は比較的均一になります。このように、単一の基準点アラインメントに基づくメソッドでは、位置の違いまたは方向差が大きすぎるために一致するノードのペアにならないノードペア。この方法では、位置の違いと方向の違いが減少するため、一致するノードのペアになる可能性があります。この方法で研究される問題は、複数の参照ノードを選択する方法と、複数の参照ノードを整列する方法です。

指紋の歪みの問題の場合、既存の方法は主に指紋歪みモデルを構築し、歪みモデルに基づいて2つの指紋を整列するか、ノードマッチング中に制約ウィンドウを使用します。曲線座標系を使用して、2つのノード間の歪みを抽出することを提案します。指紋の歪みが主に線の曲率と間隔を変えるのに対し、線の長さは比較的安定し、2つのノード間の線の数は変化しないため、不変の関係は変化します。曲線座標として行の長さと数を使用します。指紋マッチング中、これらの曲線座標値は一致します。
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著者:

Ms. Sienna

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