Tulemuslikkuse parandamise nõuded turul tavaliste sõrmejäljeskannersüsteemide jaoks

Ühiskonna nõudlus sõrmejäljeskannerite jõudluse järele kasvab jätkuvalt, eriti madala kvaliteediga sõrmejälgede funktsioonide kaevandamise ja äratundmise osas. Madala kvaliteediga sõrmejäljepiltide põhjused ja ilmingud on peamiselt järgmised:

(1) Sõrmede kuiv nahk lõpetab pildil olevad jooned ootamatult, moodustades valede lõpp -punktid.
(2) Liiga märg sõrmega nahk paneb kaks või enam triibu kokku.
(3) sõrmede nahal olevad kortsud põhjustavad pildil palju katkiseid jooni.
(4) Sõrme naha tekstuuristruktuur pole selge või sõrm on liiga määrdunud, seega on kogutud pildi tekstuuristruktuuri keeruline tuvastada.
(5) Sõrme liikumine anduri aknal hägustab jäädvustatud pilti.
(6) Anduri aknal oleva sõrme jääkjäljed tekitavad häirivaid jooni.
(7) Kujutise kvaliteeti mõjutab ka anduri enda jõudlus (kui mõned andurid on vastuvõtlikud elektrostaatilistele häiretele).
Madala kvaliteediga sõrmejäljepiltide abil sõrmejäljetuvastuse raskused on peamiselt see, et madala kvaliteediga piltide omadusi on keeruline õigesti kaevandada, näiteks tekstuuri suuna korrektse arvutamise raskused, keeruline pilti korrektselt segmenteerida, mida on keeruline eraldada, raskesti eraldatav kaevandamine. Tekstuur jne. Madala kvaliteediga sõrmejäljepiltide funktsioonide ekstraheerimine sõltub erinevate algoritmide kvaliteedist kaevandamisprotsessis, eriti tekstuuri suuna arvutamisest, piltide täpsest segmentimisest ja madala kvaliteediga tekstuuride täiustamisest- Sõrmejälgede andmebaasi skaala pidev laiendamine toob raskusi sõrmejäljeotsingu efektiivsuse parandamiseks, millega seisavad silmitsi ka sõrmejälgede tuvastamise süsteem. probleemid, mis tuleb lahendada.
Seetõttu on meie peamine uurimistöö sisu tekstuuri suuna arvutamine, sõrmejäljepiltide segmenteerimine, sõrmejäljepiltide tugevdamine, sõrmejälgede sobitamine ja sõrmejälgede klassifikatsioon. Kasutamine on üldisem.