광학 지문 알고리즘이란 무엇입니까? | HF보안

광학식 지문 스캐너에서 지문 펀칭기가 사용하는 지문 알고리즘과 관련하여 저품질 지문 이미지 처리를 위해 저품질 지문 이미지 텍스처 방향의 계산 및 이미지 분할 방법을 깊이 연구하고 신경망을 제안했습니다. 텍스처 방향의 정확성에 기반한 네트워크. 학습 및 학습 방법, 이를 기반으로 하는 지문 분할 방법, 저품질 지문 이미지의 텍스처 방향을 정확하게 계산하는 것이 기존 그라디언트의 단점을 겨냥한 정확한 특징 추출 및 매칭의 기반이 된다. 기반 및 저역 통과 필터링 방법, 그래디언트 방법으로 텍스처의 방향을 계산하는 것을 기반으로 지문 분할과 결합하여 방향의 예비 계산 결과의 정확성을 훈련하고 계산하여 지문을 수행합니다. 방향의 정확성에 따라 분할하고 올바른 방향에 따라 잘못된 방향을 수정합니다. 네트워크는 다른 방향에서 특정 이미지 블록에 대해 다른 응답 결과를 가집니다. 이러한 응답 결과에 따라 이미지 블록의 텍스처 방향도 결정할 수 있고 지문 분할이 수행됩니다. 실험 결과는 이러한 방법이 저품질 지문 이미지 특징 추출의 정확도를 효과적으로 향상시킬 수 있음을 보여줍니다.

지문 이미지 영역의 유형에 대한 심층 분석, 지문 이미지를 2차 분할하여 잔여 선을 제거하는 방법을 제안합니다. 많은 지문 분할 알고리즘은 구조를 복구할 수 없지만 구조를 효과적으로 분리할 수 없는 선과 선이 없는 영역을 효과적으로 분리할 수 있습니다. Clear 잔여 질감 영역, 2차 분할 방법은 지문의 초기 분할을 기반으로 질감이 없는 영역과 질감 구조를 복구할 수 없는 질감 영역을 분리하고, 나머지 영역을 분석하고, 잔여 질감 영역을 분리하여 감소합니다. 잘못된 특징 추출 .

지문 알고리즘에서 저품질 ​​지문 이미지를 효과적으로 처리하면 지문 인식 정확도와 지문 일치 속도가 크게 향상됩니다.

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