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指纹图片像svm算法与指纹识别获取涉及到的核心技术

当前栏目:指纹膜做法|更新时间:2021-05-02|浏览:

在指纹验证中常见的指纹识别特点是连接点、奇异点和纹线等淘宝 指纹膜硅胶,在其中连接点关键包含节点和分岔点,奇异点包含核心内容和三角点,获取的指纹识别特点用于开展指纹识别搭配、归类和数据库索引等。指纹识别特点的获取涉及到的核心技术关键包含纹理方位测算、纹理頻率测算、核心内容和三角点检验、指纹识别切分、指纹识别提高、纹理获取和优化、连接点获取和过虑、及其纹数测算等。纹理方位测算是开展指纹验证的基本,指纹验证中大部分优化算法都以方位为基本,如頻率测算、纹理追踪、核心内容和三角点的检验、指纹识别切分、指纹识别提高、连接点的两端对齐等。大部分的纹理方位计算方式根据像素中间的灰度关联将每一个2×2像素块和四个边沿模版开展较为获取该像素块的方位,随后根据一个更高的地区做均值可能以测算更精确的方位。Mehtre应用灰度两端对齐的方式测算纹理方位,将纹理方位离散化为16个方位,测算每一个像素在每一个方位上的灰度一致性,将一致性最好是的方位做为该像素的方位。顺着每一个方位测算灰度转变,顺着纹理方位的灰度转变最少淘宝 指纹膜硅胶,顺着竖直方位的灰度转变较大 。Hung[24]和Kovacs—Vajna[25]将像素二值化为纹理像素和非纹理像素,纹理方位离散化为16个方位,并测算每一个象索在每一个方位上的像素种类的一致性。

Sherlock[26]应用投射法测算纹理方位,将指纹识别图像分割成尺寸为32×32的块,并测算每片在不一样方位上的投射淘宝 指纹膜硅胶,将投射标准差较大 的方位做为纹理的竖直方位。应用层次化的神经元网络来测算方位场。现阶段更为普遍应用的纹理方位计算方式是根据梯度方向的方式

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