指紋スキャナーの残留指紋パターンによる二次セグメンテーション

初期セグメンテーション結果の前景エリアの残留テクスチャエリアは、二次セグメンテーションによって分離されています。

初期セグメンテーションの目的は、テクスチャされた領域を非テクスチャ領域と区別し、テクスチャ領域を正しい方向計算で区別し、テクスチャ領域を間違った方向計算で区別することです。したがって、指紋画像に残留テクスチャ領域が含まれている場合、方向が正しく計算されている場合、これらの残留テクスチャ領域は非常に重要です。初期セグメンテーションの前景ブロックとして分類される場合があり、残留テクスチャ領域は単独で表示されます。このタイプの領域にはテクスチャ構造があり、2つの指紋画像の残留テクスチャ領域は、2つの指紋画像の非居住テクスチャ領域と同様の特性を持つ可能性があります。したがって、分類アルゴリズムは、1つの分類を通じて残留テクスチャ領域、非テクスチャ領域、非抵抗性テクスチャエリアを区別することが困難です。同じ画像内の残留テクスチャ領域を含む画像の場合、残留テクスチャ領域と非抵抗性テクスチャ領域が次のように存在します。
1.残留テクスチャ領域のテクスチャの灰色の値は、一般に、非抵抗性テクスチャ領域のテクスチャの灰色の値よりも大きくなります。
2.残留粒穀物エリアの穀物と穀物の谷のグレースケールの違いは、非抵抗性穀物領域の穀物と穀物の谷のグレースケールの違いです。
上記は、残留テクスチャ領域を含む画像内の残留テクスチャエリアと非リスチャーテクスチャエリアの基本的な際立った特徴です。したがって、二次セグメンテーション中に、初期セグメンテーション結果の前景ブロックはブロックごとにスキャンされ、各ブロックの個々の特性が計算されます。
（1）現在の画像ブロックのローカルグレースケール平均比は、A1GFCAIであり、比率としてIg = C3です。
（2）初期セグメンテーション結果におけるすべての前景画像ブロックの灰色平均値Memg Shan。脂肪と略され、式（2.23）を服用して計算します。
指紋出席マシンのこの二次セグメンテーションは、指紋アクセス制御システムで非常に重要であり、システムが適切に使用されている場合、システムの改善に非常に役立ちます。