Teknologien til fingeravtrykkfunksjonsutvinning fra fingeravtrykkbilde i fingeravtrykk Tidsoppmøte Tilgangskontrollmaskin

Fingeravtrykkfunksjonene som ofte brukes av fingeravtrykkdeltagelsesstyringsmaskiner i fingeravtrykkidentifikasjon er noder, entallpunkter og linjer, etc. Nodene inkluderer hovedsakelig endepunkter og punkter, og entallpunkter inkluderer kjernepunkter og trekantpunkter. De ekstraherte fingeravtrykksfunksjonene brukes til matching av fingeravtrykk. De viktigste teknologiene som er involvert i fingeravtrykkfunksjonsekstraksjon inkluderer hovedsakelig beregning av teksturretning, beregning av teksturfrekvens, kjernepunkt og trekantpunktdeteksjon, fingeravtrykkssegmentering, fingeravtrykkforbedring, teksturekstraksjon og foredling, nodeekstraksjon og filtrering og teksturtall. beregning osv.

Beregningen av teksturretning er grunnlaget for identifikasjon av fingeravtrykk. De fleste av algoritmene i identifisering av fingeravtrykk er basert på retningen, for eksempel frekvensberegning, tekstursporing, deteksjon av kjernepunkter og trekantpunkter, fingeravtrykkssegmentering, fingeravtrykkforbedring, nodejustering, etc. De fleste av algoritmene er basert på orientering. Beregningsmetoden for teksturretningsretning er basert på det grå nivået mellom piksler, sammenligner hver 2x2 -blokk med fire kantmaler for å trekke ut retningen til pikselblokken, og lager deretter et gjennomsnittlig estimat basert på et større område for å beregne mer hvis det er vanskelig For å bestemme retningen bruker høvleren gråtonen tilpasningsmetoden for å beregne teksturretningen, skjønner teksturretning i 16 retninger og beregner gråtonekonsistensen til hver piksel i hver retning. Ta retningen med den beste konsistensen som hjemmets retning, og beregne gråtonen endring langs hver retning, gråtonen endring langs kornretningen er den minste, og gråtonen endring langs retningen vinkelrett på kornet er den største. Konverter til strukturerte piksler og ikke-strukturerte piksler, skjønner teksturretning i 16 retninger, og beregne konsistensen av piksel-typen til hver piksel i hver retning, bruk projeksjonsmetoden for å beregne teksturretning og dele fingeravtrykkbildet i en en Størrelse på 32N32 -blokkering, og beregne projeksjonen av hver blokk i forskjellige retninger, ta retningen med den største projeksjonsvariansen som den vertikale retningen til tekstur, og bruk et hierarkisk nevralt nettverk for å beregne retningsfeltet. Foreløpig er den mest brukte beregningsmetoden for tekstur retning basert på gradient. Metoden er dårlig. Denne metoden beregner gradientvektoren til fingeravtrykkbildet ved hver piksel. Retningen til gradientvektoren representerer den raskeste gråtonerendringen av fingeravtrykkbildet langs denne retningen i piksel, og størrelsen på gradientvektoren representerer hastigheten på gråtonen endring. Pikselgradienten i kanten av tekstur på bildet er større, teksturretning beregnet med denne metoden bestemmes i utgangspunktet av disse pikslene med en større gradient, og gradientretningen til bildet i kanten av tekstur er i utgangspunktet vinkelrett på teksturretning. Teksturretningen til hvert område er basert på alle byer i det området.
Gradientvektoren til pikselen beregnes, og gradientvektorretningen til kantbildekabelen på venstre og høyre side av tekstur er rett motsatt, for å unngå gjensidig kansellering i beregningen. I beregningen er antimon gradvektoren kvadratet, og den kvadratiske gradientvektoren til kantpiksler på venstre og høyre side av tekstur vil peke i omtrent samme retning, og deretter beregnes den gjennomsnittlige retningen til den kvadratiske gradientvektoren. Fordi retningen til den kvadratiske gradientvektoren er det dobbelte av den kvadratiske gradientvektoren, er 1 Ni av den nesten gjennomsnittlige retningen til den nesten kvadratiske gradientvektoren den vertikale retningen til tekstur. Problemet med den gradientbaserte metoden er at når gradientretningen til de fleste kantpiksler ikke er egnet for retning av tekstur, vil feil retning blir beregnet som det originale bildet, som er retningsestimeringsresultatet. Det er mange gale retningsestimater i det elliptiske området, som er den gradvise utvidelsen av lokalbildet, fra når du zoomer inn på det nasjonale bildet, kan det sees at gradientvektorene i de fleste av kantpikslene ikke er vinkelrett på Teksturens retning, og resulterer dermed i en feil estimering av retning. Metoden kan korrigere feil retning av relativt isolert arbeid, men når feil retning i et visst område er flertall, kan ikke bare følelsen av feil retning rettes opp. Riktig retning vil bli korrekt korrigert, og retningen nær kjernepunktet vil ofte avvike fra den sanne retning etter lavpassfiltrering. Når krumningen av tekstur nær kjernepunktet er stor.