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使用区域分割为潜在指纹方向场估计

文摘

潜伏指纹匹配识别犯罪嫌疑人和罪犯发挥了关键作用。torolled和普通的指纹匹配相比,然而潜在指纹识别精度较低是由于复杂的背景噪音,脊质量差和重叠结构噪声在潜在的图像。因此,人工标记的各种特性(例如,感兴趣的区域,奇异点和细节)通常需要从潜在的提取可靠的特性。降低thismarkup成本和提高一致性特性标记,全自动和高度准确的latentmatching算法是必要的。在本文中,我们提出一个自动区域分割算法的目标是独立的指纹区(感兴趣的区域)的背景。它利用岭方向和频率特性。取向张量是用来获取指纹脊方向的对称模式,和当地的傅里叶分析方法用于估计当地的潜指纹脊上的频率。候选人指纹(前景)地区获得了每个特性类型;十字路口的区域方向和频率特性定位真正的潜在指纹区域。来验证提出的区域分割算法的可行性,我们评估了分割结果在两个方面:比较与地面真理前景和基于分段区域的匹配性能。

穆罕默德Zabeeulla.A。N, H.S.Vimala, Nithya终极

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