Parmak İzi Teknolojisi, Parmak İzi Katılım Erişim Kontrol Makinesinde parmak izi görüntüsünden çıkarma özelliği

Parmak izi, parmak izi tanımlamasında parmak izi katılım kontrol makineleri tarafından yaygın olarak kullanılan özellikler düğümler, tekil noktalar ve çizgilerdir. Düğümler esas olarak uç noktaları ve noktaları içerir ve tekil noktalar temel noktaları ve üçgen noktaları içerir. Çıkarılan parmak izi özellikleri parmak izi eşleşmesi için kullanılır. Parmak izi özelliği ekstraksiyonunda yer alan temel teknolojiler esas olarak doku yönü hesaplaması, doku frekansı hesaplaması, çekirdek noktası ve üçgen nokta tespiti, parmak izi segmentasyonu, parmak izi geliştirme, doku ekstraksiyonu ve arıtma, düğüm ekstraksiyonu ve filtreleme ve doku sayısını içerir. hesaplama vb.

Doku yönünün hesaplanması parmak izi tanımlamasının temelidir. Parmak izi tanımlamasındaki algoritmaların çoğu, frekans hesaplaması, doku izleme, çekirdek noktaların ve üçgen noktaların tespiti, parmak izi segmentasyonu, parmak izi geliştirme, düğüm hizalaması vb. Doku yönü hesaplama yöntemi, pikseller arasındaki gri seviyeye dayanır, her 2x2 bloğu piksel bloğunun yönünü çıkarmak için dört kenar şablonuyla karşılaştırır ve daha sonra zorsa daha fazla hesaplamak için daha geniş bir alana dayalı ortalama bir tahmin yapar. Yönü belirlemek için planer, doku yönünü hesaplamak için gri tonlamalı hizalama yöntemini kullanır, doku yönünü 16 yöne ayırır ve her pikselin her yöndeki gri tonlamalı tutarlılığını hesaplar. Evin yönü olarak en iyi tutarlılıkla yönü alın ve her yön boyunca gri tonlamalı değişikliği hesaplayın, tahıl yönü boyunca gri tonlama değişimi en küçüktür ve tahılın dik yönü boyunca gri tonlamalı değişim en büyüktür. Dokulu piksellere ve dokulu olmayan piksellere dönüştürün, doku yönünü 16 yöne ayırın ve her bir pikselin piksel tipinin tutarlılığını hesaplayın, her bir yönde, doku yönünü hesaplamak için projeksiyon yöntemini kullanın ve parmak izi görüntüsünü bir yere bölün 32N32 bloğunun boyutu ve her bloğun farklı yönlerde izdüşümünü hesaplayın, dokunun dikey yönü olarak en büyük projeksiyon varyansına yönlendirin ve yön alanını hesaplamak için hiyerarşik bir sinir ağı kullanın. Şu anda, en yaygın kullanılan doku yönü hesaplama yöntemi gradyana dayanmaktadır. Yöntem zayıf. Bu yöntem, her pikseldeki parmak izi görüntüsünün gradyan vektörünü hesaplar. Gradyan vektörünün yönü, parmak izi görüntüsünün pikseldeki bu yön boyunca en hızlı gri tonlamalı değişikliğini temsil eder ve gradyan vektörünün boyutu gri tonlamalı değişimin hızını temsil eder. Görüntüdeki dokunun kenarındaki piksel gradyanı daha büyüktür, bu yöntemle hesaplanan doku yönü temel olarak daha büyük bir gradyana sahip pikseller tarafından belirlenir ve dokunun kenarındaki görüntünün gradyan yönü temel olarak diktir. Doku yönü. Her alanın doku yönü o bölgedeki tüm şehirlere dayanmaktadır.
Pikselin gradyan vektörü hesaplanır ve hesaplamada karşılıklı iptal edilmeden kaçınmak için dokunun sol ve sağ taraflarındaki kenar görüntü kablasının gradyan vektör yönü tam tersidir. Hesaplamada, antimon derecesi vektörü kare olur ve dokunun sol ve sağ taraflarındaki kenar piksellerinin kare gradyan vektörü kabaca aynı yöne işaret eder ve daha sonra kare gradyan vektörünün ortalama yönü hesaplanır. Kare gradyan vektörünün yönü, kare gradyan vektörünün iki katı olduğundan, neredeyse kare gradyan vektörünün neredeyse ortalama yönünün 1 Ni, dokunun dikey yönüdür. Gradyan tabanlı yöntemle ilgili sorun, çoğu kenar pikselinin gradyan yönü dokunun yönü için uygun olmadığında, yanlış yönün orijinal görüntü olarak hesaplanacağı, bu da yön tahmin sonucudur. Eliptik alanda, yerel alan görüntüsünün kademeli olarak genişlemesi olan birçok yanlış yön tahmini vardır, ulusal görüntüyü yakınlaştırırken, kenar piksellerinin çoğunun gradyan vektörlerinin dik olmadığı görülebilir. Dokunun yönü, böylece yanlış bir yön tahmini ile sonuçlanır. Yöntem, göreceli izole çalışmanın yanlış yönünü düzeltebilir, ancak belirli bir alandaki yanlış yön çoğunluk olduğunda, sadece yanlış yön duygusu düzeltilemez. Doğru yön yanlış düzeltilecek ve çekirdek noktaya yakınındaki yön, düşük geçiş filtrelemesinden sonra genellikle gerçek yönden sapacaktır. Çekirdek noktaya yakınındaki dokunun eğriliği büyük olduğunda.