Īss ievads mezglu ekstrakcijā un pirkstu nospiedumu funkciju vērtību filtrēšanā pirkstu nospiedumu skeneros

Mezgla ekstrakcija un filtrēšana pirkstu nospiedumu skeneros parasti ir grūti. Parastais mezglu ekstrakcijas process notiek ar tekstūras virziena aprēķinu, pirkstu nospiedumu segmentēšanu, pirkstu nospiedumu uzlabošanu, tekstūras ekstrakciju un binarizāciju, tekstūras uzlabošanu un visbeidzot izsmalcinātu tekstūru. Attēlā noteikt mezglus (galvenokārt atsaucieties uz parametriem un bifurkācijas punktiem), izsmalcinātā tekstūras attēlā, par galapunktu tekstūrai ir tikai viens blakus esošais punkts; Bifurkācijas punktam uz tekstūras ir tikai trīs blakus esošie punkti, otrā veida mezglu ekstrakcijas metodes pamatā ir pelēkais attēls, lai izsekotu tekstūru, un nosaka mezglu, izsekojot tekstūru, un pēc tam izmanto asimetriju telpa mezglā, lai noteiktu mezglu no pelēkā attēla. Mezglu ekstrakcijas algoritms bieži pietrūkst dažus īstus mezglus, kā arī ģenerē dažus nepareizus mezglus. Pareizas mezgla noteikšanas virknes uzlabošana ir atkarīga no dažādu algoritmu efektivitātes mezglu noteikšanas procesā. Turklāt, lai samazinātu nepareizus mezglus, Yiyin pieņem Ridžas uzlabošanas algoritmu un mezglu filtrēšanas algoritmu, lai noņemtu nepareizos mezglus. Pēc mezglu noteikšanas mašīnmācīšanās metode tiek izmantota, lai pārbaudītu katra mezgla pareizību un labotu katra mezgla veidu. B5mm tiek saukts, pamatojoties uz uz zināšanām balstītu metodi, uzlabo grēdas, tādējādi samazinot nepareizo mezglu noteikšanu. Yin Quimin izmanto uz zināšanām balstītu metodi nepareizu mezglu izdzēšanai.

Tekstūras skaitīšanas lauks ir samērā vienkāršs, un galvenokārt ir atkarīgs no pareizā virziena aprēķina un pareizās tekstūras ieguves. Vienkāršības dēļ ir maz ziņojumu par tekstūras aprēķināšanas metodi, un tiek pieņemts, ka tekstūras periods ir nemainīgs. Tiek aprēķināts automātiskais līniju skaits, un daži pirkstu nospiedumu atbilstības algoritmi izmanto līniju skaitu kā īpašu sūtni.
Attēla kvalitātes aprēķins, ir ļoti svarīgi aprēķināt attēla kvalitāti automātiskajā pirkstu nospiedumu identifikācijas sistēmā. Aprēķinot attēla kvalitāti, tas var novērst zemas kvalitātes pirkstu nospiedumu attēlu reģistrēšanu datu bāzē, lai sistēmas pareizību varētu uzlabot. Pirkstu nospiedumu attēla kvalitātes aprēķināšanas metode ir balstīta uz virziena un virziena reģionu attiecības metodi J. 6. metode, kuras pamatā ir gamma filtrs, metode, kuras pamatā ir viļņu saspiešana, lai gan ir ierosinātas vairākas metodes pirkstu nospiedumu attēlu kvalitātes aprēķināšanai, Nav atzīta standarta, kas varētu izmērīt aprēķina metodes kvalitāti.