外文翻譯--一種對指紋預處理和特征提取的高效算法（譯文）

1、- 1 -中文 中文 5325 5325 字一種對指紋預處理和特征提取的高效算法摘要 摘要：在實踐中，對于指紋掃描認證的定位并沒有得到最大的重視，尤其是在注冊登記和對于拒絕正版用戶的結果的應用上。此外，用戶行為和環(huán)境條件降低了對于指紋認證的真正接受率。為了克服這些局限，一種有效的預處理算法被提了出來，以獲得指紋認證與分析的核心點周圍的垂直方向和高峰值曲率區(qū)域。這一算法的應用分為兩個階段。獲得指紋垂直方向的過程是第一步執(zhí)行的。緊接著便是對

2、指紋核心點的檢測。核心點的檢測可以識別任何類型的指紋。這種發(fā)達的算法是通過使用具有較大的內部數(shù)據(jù)庫的基于行的特征提取算法和指紋識別競賽樣品來測試的。要是沒有低質量的圖像，那些導致存在于細節(jié)點中的差異的受損的峰值會被識別出來。提出了這一算法之后，94%的受檢測的圖像會被垂直方向，它的真實性通過比較同一樣本中已定位和未定位的圖像中的詳細細節(jié)來驗證的。關鍵詞 關鍵詞：垂直方向，高峰值曲率區(qū)域，核心點檢測，特征提取。1. 1.引言 引言指紋是指

3、尖表面的脊和溝的圖案。在良好的或狹小的水平下，山谷和山脊的特征被稱為細節(jié)。事實上，指紋并沒有被精確地垂直方向，并且可能會產生相對于假定垂直方向±45°的偏離。在本論文中，指紋圖像旋轉被很好地執(zhí)行在對于高曲率區(qū)域圍繞核心點提取過程中的圖像增強之前。所以，一個好的定位模式可以提供一個樣本的綜合性狀，這一- 3 -在現(xiàn)實生活中，數(shù)據(jù)庫錄入的指紋并沒有完全垂直取向，并且可能取代尖瘦地遠離垂直方向。A.K.Jain 等人表明圖

4、像的旋轉通過在匹配階段對循環(huán)的特征值的特征編碼被部分處理。在將來，圖像的旋轉將會通過從圖像數(shù)據(jù)中自動確定指紋被正確處理。方向場通過采用基于神經網絡，基于梯度和基于過濾器的方法被可靠地估計出來。由于過濾器數(shù)量是有限的，基于過濾器的方法不如基于梯度的方法準確。Hong 等人提出一種以從一組已得的濾波后的圖像中估計方向場的分解方法，通過將一組 Gabor 濾波器應用在輸入的指紋圖像上。雖然這種算法可以獲得更為可靠的方向估計即使是損壞的圖像，但

5、是它繁雜的計算使得它不適用于在線驗證系統(tǒng)。新提出的算法用來準確跟蹤角位移，豎直翻轉圖片不會影響畫面質量。當非線性邊界曲線變得更高時，很難準確地檢測指紋核心。線性逼近的方法用來產生近似直線的段邊界曲線。曲率計數(shù)方向已經被應用于粗糙的核心點檢測，與此同時，區(qū)域技術幾何被應用于精細的核心點檢測。然而這種算法不能定位指紋弧形結構的核心點。已提出的一般的關系圖只有定向段之間的相鄰關系。擴展關系圖有另外的介于段和每一段的方向邊界信息。核心檢測作為第