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利用中心点信息的活体指纹分类算法(2)

2017-08-06 05:21
导读:其中:D(i,j)表示点(i,j)的方向码;N这里取值为8。G(i,j)表示点(i,j)的灰度值;w表示以点(i,j)中心,在方向为d的直线上,每一边的点数。G(i

其中:D(i,j)表示点(i,j)的方向码;N这里取值为8。G(i,j)表示点(i,j)的灰度值;w表示以点(i,j)中心,在方向为d的直线上,每一边的点数。G(ik,jk)d表示d方向的直线上所取像素点的灰度值。点的方向码的计算解释如下:在某一个点较小的范围内,纹线上的点的灰度值相关不大,而纹线上与非纹线的点的灰度值相差较大。因此沿着纹线计算的差的绝对值之和较小,而沿着其他方向计算出的差的绝对值之和则较大。

为了保证方向的抗干扰能力,可在块划分不变的情况下,适当扩展方向码的统计区域。块的划分尺寸为8×8,而统计该区域的方向码时,则按照12×12的扩展区域。统计每一小块对应区域中每一个方向码的像素点数,像素点数最多的方向码就是该小块的主方向。

为了消除局部的方向图计算误差,对方向图进行平滑。平滑方式采用3×3均值滤波器实现平滑滤波。图4给出滤波前后的方向图。

1.3 奇异点寻找与修正

进行指纹分类前,先将指纹的特片点找出来。对指纹分类有用的是指纹的奇异点:中心点(core)和三角点(delta)。文献中介绍了判

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