Una breu introducció a l'extracció i filtratge de nodes dels valors de la funció d'empremtes digitals en els escàners d'empremtes dactilars

L’extracció i el filtratge de nodes en els escàners d’empremtes digitals són generalment difícils. El procés habitual d’extracció de nodes passa per càlcul de la direcció de textura, segmentació d’empremtes digitals, millora d’empremtes dactilars, extracció de textures i binarització, perfeccionament de textures i finalment la textura refinada. Detectar nodes de la imatge (es refereix principalment a punts finals i punts de bifurcació), a la imatge de textura refinada, per al punt final, només hi ha un punt contigu de la textura; Per al punt de bifurcació, hi ha i només tres punts adjacents de la textura, el segon tipus de mètode d’extracció de nodes es basa en la imatge grisa per fer un seguiment de la textura i detecta el node mentre segueix la textura i, a continuació, utilitza l’asimetria del Espai al node per detectar el node de la imatge grisa. L’algoritme d’extracció de nodes sovint troba a faltar alguns nodes reals i també genera alguns nodes equivocats. La millora de la cadena correcta de detecció de nodes depèn de l’efectivitat de diversos algoritmes en el procés de detecció de nodes. A més, per tal de reduir els nodes equivocats, Yiyin adopta l'algoritme de millora de la cresta i l'algoritme de filtratge de nodes per eliminar els nodes equivocats. Després de detectar els nodes, el mètode d’aprenentatge de la màquina s’utilitza per verificar la correcció de cada node i corregir el tipus de cada node. B5MM s’anomena basat en el mètode basat en el coneixement millora les crestes, reduint així la detecció de nodes equivocats. Yin Quimin adopta el mètode basat en el coneixement per eliminar els nodes equivocats.

El camp de recompte de textures és relativament senzill i depèn principalment del càlcul correcte de la direcció i de l’extracció correcta de la textura. A causa de la seva senzillesa, hi ha pocs informes sobre el mètode de càlcul de la textura i se suposa que el període de textura és constant. Es calcula el nombre automàtic de línies i alguns algoritmes de concordança d’empremtes digitals utilitzen el nombre de línies com a enviat especial.
Càlcul de qualitat de la imatge, és molt important calcular la qualitat de la imatge al sistema automàtic d’identificació d’empremtes digitals. Càlcul de la qualitat de la imatge, pot evitar que es registrin imatges d’empremtes digitals de baixa qualitat a la base de dades, de manera que es pugui millorar la correcció del sistema. El mètode de càlcul de la qualitat de la imatge d’empremtes digitals es basa en el mètode per a la relació de regions direccionals i no direccionals J. Mètode 6 basat en filtre gamma, mètode basat en compressió d’ona, tot i que s’han proposat diversos mètodes per calcular la qualitat de les imatges d’empremtes digitals, No hi ha cap estàndard reconegut que pugui mesurar la qualitat d’un mètode de càlcul.