Bei der Fingerabdruckerkennung werden physische Sensoren verwendet, um Fingerabdruckbilder zu erhalten.

Bei der Fingerabdruckerkennung werden die Fingerabdrücke des Identifikationsobjekts zur Identifizierung klassifiziert und verglichen. Als eine der biometrischen Identifikationstechnologien hat sich die Fingerabdruckerkennungstechnologie im neuen Jahrhundert allmählich ausgereift und ist in den Bereich der menschlichen Produktion und des menschlichen Lebens vorgedrungen. Es gibt viele Merkmalspunkte in Fingerabdrücken, die die Grundlage für die Fingerabdruckerkennung bilden. Die Gesamtmerkmale umfassen Kernpunkte Das progressive Zentrum des Fingerabdruckmusters), dreieckiger Punkt (befindet sich am ersten Bifurkationspunkt oder Haltepunkt ausgehend vom Kernpunkt oder an der Konvergenz, am isolierten Punkt, am Wendepunkt der beiden Linien oder zeigt auf diese singulären Punkte). Anzahl der Muster (Die Anzahl der Fingerabdrucklinien);

Lokale Merkmale sind die detaillierten Merkmale von Fingerabdrücken. Die Richtung, Krümmung und Position von Knoten an Merkmalspunkten sind wichtige Indikatoren für die Unterscheidung verschiedener Fingerabdrücke.

Der Fingerabdruckerkennungsprozess ist in zwei sekundäre Prozesse unterteilt, die in vier Teile unterteilt sind. Zwei sekundäre Prozesse sind die Fingerabdruck- und Gegenprüfungsprozesse.

Der Fingerabdruckaufzeichnungsprozess besteht aus vier Teilen: Fingerabdruckerfassung, Fingerabdruckvorverarbeitung, Fingerabdruckinspektion und Erfassung von Fingerabdruckvorlagen.

Der Fingerabdruckvergleichsprozess umfasst außerdem vier Teile: Fingerabdruckerfassung, Fingerabdruckvorverarbeitung, Vergleich und Abgleich von Fingerabdruckfunktionen. In beiden Prozessen gibt es eine Vorverarbeitung von Fingerabdruckbildern, aber die Werte von Fingerabdruckbildern und die Werte von Fingerabdruckmerkmalen scheinen denselben Namen zu haben, ihre intrinsischen Algorithmen und Eigenschaften sind jedoch völlig unterschiedlich.

Im Prozess der Einführung von Fingerabdrücken werden Fingerabdruckbilder häufiger erfasst, während der Algorithmus des Einzelwertextraktionsteils dem Prozess der Analyse und des Erhalts einiger Merkmalswerte mehr Aufmerksamkeit schenkt. Der erste Schritt bei der Fingerabdruckerkennung besteht darin, Fingerabdruckbilder zu erhalten. Derzeit gibt es viele Möglichkeiten, Fingerabdruckbilder zu erhalten, einschließlich der optischen Fingerabdruckerfassungstechnologie, der Fingerabdruckerfassungstechnologie mit kapazitivem Sensor, der Fingerabdruckerfassungstechnologie mit Temperaturerkennung und der Erfassung von Fingerabdrücken per Ultraschall Die Technologie und die Fingerabdruckerfassungstechnologie elektromagnetischer Wellen führen nach Erhalt des Bildes eine Vorverarbeitung durch und realisieren Vorverarbeitungsschritte wie Graustufentransformation, Segmentierung, Entzerrung, Verbesserung und Verfeinerung des Bildes.

Zunächst muss der Fingerabdruck vom gesamten Muster getrennt werden. Die Graustufen des Hintergrundbilds und der Fingerabdruckverteilungskarte sind unterschiedlich, was den Intensitätsunterschied zwischen den beiden bestimmen kann Wird verwendet, um den Fingerabdruck vom Hintergrund zu trennen. Der Ausgleich ist ein wichtiger Schritt bei der Vorverarbeitung. Die Pixelverteilungspunkte in verschiedenen Bereichen des erhaltenen Fingerabdruckbilds sind unterschiedlich Die Entzerrung besteht darin, verschiedene regional verteilte Pixel zu kombinieren, um ein Bild mit ausgewogener Helligkeitsverteilung zu erhalten. Um die Merkmalsextraktion zu erleichtern, muss Daugmann eine intelligente Optimierung durchführen Verwenden Sie die Gabor-Wavelet-Näherungsmethode, um den Fingerabdruck zu erstellen. Die Linien des Bildes sind klarer, dh die weißen Teile sind weißer, die schwarzen Teile sind dunkler und die Kantenverteilung der Linien ist glatter.

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