Parmak izi tarayıcılarında parmak izi özellik değerlerinin düğüm çıkarma ve filtrelenmesine kısa bir giriş

Parmak izi tarayıcılarında düğüm çıkarma ve filtreleme genellikle zordur. Olağan düğüm çıkarma işlemi, doku yönü hesaplaması, parmak izi segmentasyonu, parmak izi geliştirme, doku ekstraksiyonu ve binarizasyon, doku iyileştirme ve son olarak rafine dokudan geçer. Görüntüdeki düğümleri tespit edin (esas olarak uç noktalar ve çatallanma noktalarına bakın), rafine doku görüntüsünde, uç nokta için, doku üzerinde sadece bir bitişik nokta vardır; Bifürkasyon noktası için, doku üzerinde sadece üç bitişik nokta vardır, ikinci tip düğüm ekstraksiyon yöntemi, dokuyu izlemek için gri görüntüye dayanır ve dokuyu izlerken düğümü tespit eder ve daha sonra Düğümü gri görüntüden algılamak için düğümdeki boşluk. Düğüm ekstraksiyon algoritması genellikle bazı gerçek düğümleri kaçırır ve ayrıca bazı yanlış düğümler üretir. Doğru düğüm algılama dizesinin iyileştirilmesi, düğüm algılama işlemindeki çeşitli algoritmaların etkinliğine bağlıdır. Buna ek olarak, yanlış düğümleri azaltmak için Yiyin, yanlış düğümleri çıkarmak için sırt geliştirme algoritmasını ve düğüm filtreleme algoritmasını benimser. Düğümler algılandıktan sonra, her bir düğümün doğruluğunu doğrulamak ve her düğümün türünü düzeltmek için makine öğrenme yöntemi kullanılır. B5MM, bilgiye dayalı yönteme dayanarak, sırtları geliştirir, böylece yanlış düğümlerin tespitini azaltır. Yin Quimin, yanlış düğümleri silmek için bilgiye dayalı yöntemi benimser.

Doku sayma alanı nispeten basittir ve esas olarak yönün doğru hesaplanmasına ve dokunun doğru ekstraksiyonuna bağlıdır. Sadeliği nedeniyle, dokunun hesaplama yöntemi hakkında çok az rapor vardır ve doku süresinin sabit olduğu varsayılmaktadır. Otomatik satır sayısı hesaplanır ve bazı parmak izi eşleştirme algoritmaları, satır sayısını özel bir elçiye olarak kullanır.
Görüntü kalitesi hesaplaması, otomatik parmak izi tanımlama sistemindeki görüntü kalitesini hesaplamak çok önemlidir. Görüntü kalitesini hesaplayarak, düşük kaliteli parmak izi görüntülerinin veritabanına kaydedilmesini önleyebilir, böylece sistemin doğruluğu geliştirilebilir. Parmak izi görüntü kalitesinin hesaplama yöntemi, yönlü ve yönlü olmayan bölgelerin oranına dayanmaktadır. J. Yöntem 6, gama filtresine dayanan yöntem 6, dalgacık sıkıştırmasına dayalı yöntem, ancak parmak izi görüntülerinin kalitesini hesaplamak için çeşitli yöntemler önerilmiştir. Bir hesaplama yönteminin kalitesini ölçebilecek tanınmış bir standart yoktur.