Công nghệ trích xuất tính năng dấu vân tay từ hình ảnh dấu vân tay trong máy kiểm soát truy cập thời gian dấu vân tay

Các tính năng vân tay thường được sử dụng bởi các máy điều khiển truy cập tham dự dấu vân tay trong nhận dạng dấu vân tay là các nút, điểm và đường số, v.v ... Các nút chủ yếu bao gồm các điểm cuối và điểm, và các điểm số ít bao gồm các điểm cốt lõi và điểm tam giác. Các tính năng vân tay được trích xuất được sử dụng để khớp với dấu vân tay. Các công nghệ chính liên quan đến trích xuất tính năng vân tay chủ yếu bao gồm tính toán hướng kết cấu, tính toán tần số kết cấu, phát hiện điểm cốt lõi và điểm tam giác, phân đoạn dấu vân tay, tăng cường dấu vân tay, trích xuất kết cấu và tinh chỉnh, trích xuất nút và lọc, và số lượng kết cấu. tính toán, v.v.

Việc tính toán hướng kết cấu là cơ sở của nhận dạng dấu vân tay. Hầu hết các thuật toán trong nhận dạng dấu vân tay dựa trên hướng, chẳng hạn như tính toán tần số, theo dõi kết cấu, phát hiện các điểm cốt lõi và điểm tam giác, phân đoạn dấu vân tay, tăng cường dấu vân tay, căn chỉnh nút, v.v. Hầu hết các thuật toán đều dựa trên định hướng. Phương pháp tính toán hướng kết cấu dựa trên mức màu xám giữa các pixel, so sánh từng khối 2x2 với bốn mẫu cạnh để trích xuất hướng của khối pixel, sau đó đưa ra ước tính trung bình dựa trên diện tích lớn hơn để tính toán nhiều hơn nếu khó khăn Để xác định hướng, người lập kế hoạch sử dụng phương pháp căn chỉnh thang độ xám để tính toán hướng kết cấu, phân biệt hướng kết cấu thành 16 hướng và tính toán độ thống nhất thang độ xám của từng pixel theo mỗi hướng. Đi theo hướng với tính nhất quán tốt nhất là hướng của ngôi nhà và tính toán sự thay đổi thang độ xám dọc theo mỗi hướng, sự thay đổi thang độ xám dọc theo hướng hạt là nhỏ nhất và thay đổi thang độ xám dọc theo hướng vuông góc với hạt là lớn nhất. Chuyển đổi thành các pixel có kết cấu và các pixel không có kết cấu, phân tách hướng kết cấu thành 16 hướng và tính toán tính nhất quán của loại pixel của mỗi pixel theo mỗi hướng, sử dụng phương pháp chiếu để tính toán hướng kết cấu và chia hình ảnh dấu vân tay thành A A Kích thước của khối 32N32 và tính toán hình chiếu của từng khối theo các hướng khác nhau, đi theo hướng với phương sai hình chiếu lớn nhất làm hướng thẳng đứng của kết cấu và sử dụng mạng thần kinh phân cấp để tính toán trường hướng. Hiện tại, phương pháp tính toán hướng kết cấu được sử dụng rộng rãi nhất dựa trên gradient. Phương pháp là kém. Phương pháp này tính toán vectơ gradient của hình ảnh dấu vân tay tại mỗi pixel. Hướng của vectơ gradient thể hiện sự thay đổi thang độ xám nhanh nhất của hình ảnh dấu vân tay dọc theo hướng này tại pixel và kích thước của vectơ gradient thể hiện tốc độ của sự thay đổi thang độ xám. Độ dốc pixel ở cạnh của kết cấu trong hình là lớn hơn, hướng kết cấu được tính bằng phương pháp này về cơ bản được xác định bởi các pixel có độ dốc lớn hơn và hướng gradient của hình ảnh ở cạnh của kết cấu về cơ bản hướng kết cấu. Hướng kết cấu của từng khu vực dựa trên tất cả các thành phố trong khu vực đó.
Vectơ gradient của pixel được tính toán và hướng vectơ gradient của cáp hình ảnh cạnh ở phía bên trái và bên phải của kết cấu là đối diện, để tránh hủy bỏ lẫn nhau trong tính toán. Trong tính toán, vectơ độ antimon được bình phương và vectơ gradient bình phương của các pixel cạnh ở phía bên trái và bên phải của kết cấu sẽ chỉ theo cùng một hướng, và sau đó hướng trung bình của vectơ gradient bình phương được tính toán. Bởi vì hướng của vectơ gradient bình phương gấp đôi so với vectơ gradient bình phương, 1 NI của hướng gần như trung bình của vectơ gradient gần như bình phương là hướng thẳng đứng của kết cấu. Vấn đề với phương pháp dựa trên gradient là khi khi hướng gradient của hầu hết các pixel cạnh không phù hợp với hướng của kết cấu, hướng sai sẽ được tính là hình ảnh gốc, đó là kết quả ước tính hướng. Có nhiều ước tính sai hướng trong khu vực hình elip, đó là sự mở rộng dần dần của hình ảnh khu vực địa phương, từ khi phóng to hình ảnh quốc gia, có thể thấy rằng các vectơ gradient của hầu hết các pixel cạnh không vuông góc với Hướng của kết cấu, do đó dẫn đến ước tính sai hướng. Phương pháp có thể sửa sai hướng của công việc bị cô lập, nhưng khi hướng sai trong một khu vực nhất định là đa số, không chỉ ý nghĩa của hướng sai có thể được sửa chữa. Hướng chính xác sẽ được sửa không chính xác và hướng gần điểm lõi thường sẽ đi chệch khỏi hướng thực sau khi lọc thông thấp. Khi độ cong của kết cấu gần điểm lõi lớn.