Con respecto al algoritmo de huellas dactilares utilizado por la máquina perforadora de huellas dactilares en el escáner óptico de huellas dactilares, para el procesamiento de imágenes de huellas dactilares de baja calidad, hemos estudiado profundamente el método de cálculo y segmentación de imágenes de la dirección de textura de la imagen de huellas dactilares de baja calidad, y propusimos un neural red basada en la corrección de la dirección de la textura. El método de entrenamiento y aprendizaje, y el método de segmentación de huellas dactilares basado en esto, el cálculo correcto de la dirección de la textura de la imagen de la huella dactilar de baja calidad es la base para la correcta extracción y coincidencia de características, apuntando a las deficiencias del gradiente existente. basados en métodos de filtrado de paso bajo y basados en el cálculo de la dirección de la textura con el método de gradiente, entrenamos y calculamos la corrección del resultado del cálculo preliminar de la dirección en combinación con la segmentación de huellas dactilares, para realizar la huella dactilar segmentación de acuerdo con la corrección de la dirección y corregir la dirección incorrecta de acuerdo con la dirección correcta. La red tiene diferentes resultados de respuesta para bloques de imagen específicos en diferentes direcciones. De acuerdo con estos resultados de respuesta, también se puede determinar la dirección de la textura del bloque de imagen y se realiza la segmentación de huellas dactilares. Los resultados experimentales muestran que estos métodos pueden mejorar efectivamente la precisión de la extracción de características de imágenes de huellas dactilares de baja calidad.
Se propone un análisis en profundidad de los tipos de regiones de imágenes de huellas dactilares, un método de segmentación secundaria de imágenes de huellas dactilares para eliminar líneas residuales. Muchos algoritmos de segmentación de huellas dactilares pueden separar efectivamente regiones sin líneas y líneas cuya estructura no se puede recuperar, pero no pueden separar la estructura de manera efectiva. Área de textura residual clara, el método de segmentación secundaria se basa en la segmentación inicial de la huella dactilar para separar el área sin textura y el área de textura donde la estructura de textura no se puede recuperar, analizar el área restante y separar el área de textura residual, reduciendo así la extracción de características erróneas.
El procesamiento efectivo de imágenes de huellas dactilares de baja calidad en el algoritmo de huellas dactilares mejora en gran medida la precisión del reconocimiento de huellas dactilares y la velocidad de coincidencia de huellas dactilares.
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