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지문 인식 기술은 어떤 원리를 기반으로 합니까?
지문은 사실 더 복잡하다. 인공처리와 달리 많은 바이오메트릭 기술 회사들은 지문 이미지를 직접 저장하지 않습니다. 지난 몇 년 동안 각 회사와 그 연구기관들은 디지털 알고리즘을 많이 만들어 왔다. (미국의 관련 법률은 지문 이미지가 개인의 프라이버시라고 생각하여 직접 저장할 수 없다.) 그러나 지문 인식 알고리즘은 결국 지문 이미지에서 지문을 찾고 비교하는 기능으로 귀결됩니다.

지문의 특징

전체 피쳐와 로컬 피쳐의 두 가지 지문 특징을 정의하여 지문을 확인했습니다. 일반적인 특징은 다음과 같이 사람의 눈으로 직접 관찰할 수 있는 특징이다.

기본 텍스처 패턴

하나의 순환,

아치,

나선형 (스레드). 다른 지문 패턴은 이 세 가지 기본 패턴을 기반으로 합니다. 패턴 유형을 통해서만 지문을 구별하는 것만으로는 충분하지 않습니다. 이는 대략적인 분류일 뿐이지만 분류를 통해 대형 데이터베이스에서 지문을 쉽게 검색할 수 있습니다.

패턴 영역 (패턴

Area) 패턴 영역은 지문에 전체 특징이 포함된 영역입니다. 즉, 패턴 영역에서 지문이 어떤 유형인지 구분할 수 있습니다. 일부 지문 인식 알고리즘은 패턴 영역의 데이터만 사용합니다.

Aetex

지문 인식 알고리즘은 패턴 영역만 사용하는 대신 획득한 전체 지문을 사용하여 분석하고 인식합니다.

코어 점 (코어

점) 은 지문 선의 전달 중심에 위치하여 지문을 읽고 비교하는 참조점으로 사용됩니다.

△ 삼각점은 코어점에서 첫 번째 분기점이나 중단점, 두 선의 수렴점, 고립점, 전환점 또는 이러한 기이한 점을 가리키고 있습니다. 삼각형 점은 지문 선을 계산하고 추적하기 위한 시작점을 제공합니다.

패턴 선 (유형

선) 패턴 선은 패턴 영역 주위에 나타나는 패턴 선이 평행을 시작하는 교차선입니다. 패턴 선은 일반적으로 짧은 시간 내에 끊어지지만 외부 선은 계속 확장되기 시작합니다.

산등성마루 수

Count) 는 패턴 영역에 있는 지문 수를 나타냅니다. 지문 선 수를 계산할 때 일반적으로 코어 점과 삼각형 점이 먼저 연결되며, 지문 선과 교차하는 선 수는 지문 선 수로 간주될 수 있습니다.

지방 특색

로컬 피쳐는 지문의 노드입니다. 두 지문은 종종 동일한 전체 특징을 가지고 있지만, 로컬 특성인 노드는 정확히 같을 수 없습니다.

노드 (세부 정보

포인트) 지문 선은 연속적이고 매끄럽고 곧은 것이 아니라 자주 중단되거나 갈라지거나 할인됩니다. 이러한 중단점, 분기점 및 꼭지점을 "노드" 라고 합니다. 지문 고유성에 대한 확인 메시지를 제공하는 노드입니다.

지문의 노드에는 네 가지 특징이 있습니다.

1.

분류

--

몇 가지 유형의 노드가 있는데, 그 중 가장 일반적인 것은 끝점과 분기점입니다.

A.

끝 (끝)

--

줄무늬 도로가 여기서 끝납니다.

B.

분기점

--

줄무늬가 있는 도로는 여기서 두 개 이상의 선으로 나뉜다.

C.

분기점 (능선

발산)

--

두 평행선이 여기서 갈라진다.

D.

고립된 점 (점

또는

섬)

--

한 알이 너무 짧아서 한 점이 되었다.

E.

울타리 하나.

--

줄무늬 도로가 둘로 나뉘면 바로 하나로 합쳐져서 이렇게 형성된 작은 고리를 링점이라고 합니다.

F.

짧음 (짧음)

산등성마루)

--

한쪽 끝은 짧지만 작은 알갱이는 아닙니다.

2.

방향 (방향)

--

노드는 특정 방향을 향할 수 있습니다.

3.

구부리기

--

텍스처 방향 변경 속도를 설명합니다.

4.

위치 (위치)

--

노드의 위치는 (x, y) 좌표로 설명되며 좌표는 절대적이거나 삼각형 점 또는 형상 점을 기준으로 할 수 있습니다.