Giới thiệu ngắn gọn về trích xuất nút và lọc các giá trị tính năng dấu vân tay trong máy quét dấu vân tay

Trích xuất nút và lọc trong máy quét dấu vân tay thường khó khăn. Quá trình trích xuất nút thông thường đi qua tính toán hướng kết cấu, phân đoạn dấu vân tay, tăng cường dấu vân tay, trích xuất kết cấu và binarization, tinh chỉnh kết cấu và cuối cùng là kết cấu tinh chế. Phát hiện các nút trong hình ảnh (chủ yếu tham khảo các điểm cuối và điểm phân nhánh), trong hình ảnh kết cấu tinh chế, cho điểm cuối, chỉ có một điểm liền kề trên kết cấu; Đối với điểm phân chia, có và chỉ có ba điểm liền kề trên kết cấu, loại phương pháp trích xuất nút thứ hai dựa trên hình ảnh màu xám để theo dõi kết cấu và phát hiện nút trong khi theo dõi kết cấu và sau đó sử dụng sự bất đối xứng của Không gian ở nút để phát hiện nút từ hình ảnh màu xám. Thuật toán trích xuất nút thường bỏ lỡ một số nút thực và cũng tạo ra một số nút sai. Cải thiện chuỗi chính xác của phát hiện nút phụ thuộc vào hiệu quả của các thuật toán khác nhau trong quá trình phát hiện nút. Ngoài ra, để giảm các nút sai, yiyin áp dụng thuật toán lọc tăng cường sườn núi và thuật toán lọc nút để loại bỏ các nút sai. Sau khi các nút được phát hiện, phương pháp học máy được sử dụng để xác minh tính chính xác của từng nút và sửa loại của mỗi nút. B5MM được gọi dựa trên phương pháp dựa trên kiến ​​thức giúp tăng cường các đường vân, do đó giảm phát hiện các nút sai. Yin Quimin áp dụng phương pháp dựa trên kiến ​​thức để xóa các nút sai.

Trường đếm kết cấu tương đối đơn giản, và chủ yếu phụ thuộc vào tính toán chính xác của hướng và trích xuất chính xác của kết cấu. Do tính đơn giản của nó, có một vài báo cáo về phương pháp tính toán của kết cấu và người ta cho rằng thời gian kết cấu là không đổi. Số lượng dòng tự động được tính toán và một số thuật toán phù hợp với dấu vân tay sử dụng số lượng dòng như một đặc phái viên đặc biệt.
Tính toán chất lượng hình ảnh, điều rất quan trọng là tính toán chất lượng hình ảnh trong hệ thống nhận dạng vân tay tự động. Bằng cách tính toán chất lượng hình ảnh, nó có thể ngăn chặn hình ảnh vân tay chất lượng thấp được đăng ký trong cơ sở dữ liệu, để có thể cải thiện tính chính xác của hệ thống. Phương pháp tính toán chất lượng hình ảnh dấu vân tay dựa trên phương pháp cho tỷ lệ các vùng định hướng và phi hướng J. Phương pháp 6 dựa trên bộ lọc gamma, phương pháp dựa trên nén sóng con, mặc dù một số phương pháp tính toán chất lượng của hình ảnh dấu vân tay đã được đề xuất, Không có tiêu chuẩn được công nhận có thể đo lường chất lượng của phương pháp tính toán.