Lühike sissejuhatus sõlme ekstraheerimisse ja sõrmejälje funktsioonide väärtuste filtreerimine sõrmejäljeskannerites

Sõlmede ekstraheerimine ja filtreerimine sõrmejäljeskannerites on üldiselt keeruline. Tavaline sõlme ekstraheerimisprotsess läbib tekstuuri suuna arvutamist, sõrmejälgede segmenteerimist, sõrmejälgede suurendamist, tekstuuri ekstraheerimist ja binariseerimist, tekstuuri täpsustamist ja lõpuks rafineeritud tekstuuri. Tuvastage pildil olevad sõlmed (viidake peamiselt lõpp -punktidele ja hargnemispunktidele), rafineeritud tekstuuripildil, lõpp -punkti jaoks on tekstuuril ainult üks külgnev punkt; Kaevunemispunkti jaoks on tekstuuril ainult kolm külgnevat punkti, teine ​​sõlme ekstraheerimismeetod põhineb tekstuuri jälgimiseks hallil pildil ja tuvastab sõlme tekstuuri jälgimise ajal ning kasutab seejärel kasutamist ning kasutab seejärel Ruum sõlmes, et tuvastada sõlme halli pildilt. Sõlme ekstraheerimise algoritm jääb sageli vahele mõned tõelised sõlmed ja genereerib ka mõned valed sõlmed. Sõlmede tuvastamise õige stringi parandamine sõltub erinevate algoritmide tõhususest sõlme tuvastamise protsessis. Lisaks võtab Yiyin vastu valede sõlmede vähendamiseks katuseharjade tugevdamisalgoritmi ja sõlme filtreerimisalgoritmi, et eemaldada valede sõlmed. Pärast sõlmede tuvastamist kasutatakse masinõppe meetodit iga sõlme õigsuse kontrollimiseks ja iga sõlme tüübi korrigeerimiseks. B5MM-i nimetatakse teadmistepõhise meetodi põhjal servi, vähendades seeläbi valede sõlmede tuvastamist. Yin Quimin kasutab teadmistepõhist meetodit valede sõlmede kustutamiseks.

Tekstuuride loendamise väli on suhteliselt lihtne ja sõltub peamiselt suuna õigest arvutamisest ja tekstuuri õigest ekstraheerimisest. Selle lihtsuse tõttu on tekstuuri arvutusmeetodi kohta vähe aruandeid ja eeldatakse, et tekstuuriperiood on konstantne. Arvutatakse automaatne arv liinide arv ja mõned sõrmejälgede sobitamise algoritmid kasutavad erisaadikuna ridade arvu.
Kujutise kvaliteedi arvutamine, on väga oluline arvutada pildikvaliteet automaatse sõrmejälgede tuvastamise süsteemis. Kujutise kvaliteedi arvutamisega võib see vältida madala kvaliteediga sõrmejäljepiltide registreerimist andmebaasis, nii et süsteemi õigsust saab parandada. Sõrmejäljepildi kvaliteedi arvutusmeetod põhineb meetodil suuna- ja mittesuunaliste piirkondade suhtele J. Gammafiltril põhinev meetod 6, meetodil laineketi tihendamisel, ehkki pakutud on mitu meetodit sõrmejäljepiltide kvaliteedi arvutamiseks, Puudub tunnustatud standard, mis saaks mõõta arvutusmeetodi kvaliteeti.