指紋認識では、物理センサーを使用して指紋画像を取得します。

#指紋認識とは、識別対象の指紋を分類し、比較して識別することです。生体認証技術の 1 つとして、指紋認識技術は新世紀に入り徐々に成熟し、人間の生産と生活の分野に参入しました。 (推奨学習: Web フロントエンド ビデオ チュートリアル )

## この指紋モード

指紋は人間の指の端によって形成されます凹凸のある皮膚のパターン、指紋は人間が生まれる前にすでに形成されており、指紋の形状は個人が成長しても変化しません、明らかな程度に変化するだけであり、指紋は人それぞれ異なり、多くの詳細でよく識別できます説明. 指紋パターンには、渦巻き、アーチ、ループの 3 つの基本的な形状があります。

指紋には多くの特徴点があります。特徴点は指紋の一意性の確認情報を提供します。これは指紋識別の基礎となります。全体特徴と局所特徴に分けられます。全体特徴にはコア点 (指紋パターンの進行中心）、三角点（コア点から始まる最初の分岐点またはブレークポイント、または 2 本の線の収束点、孤立点、分岐点、またはこれらの特異点を指す点に位置します）、パターンの数 (指紋の線の数);

局所特徴は指紋の詳細な特徴であり、特徴点の方向、曲率、およびノー​​ドの位置はすべて、異なる指紋を区別するための重要な指標です。

指紋認識プロセスは 2 つの二次プロセスに分かれており、4 つの部分に分かれています。 2 つの二次プロセスは、フィンガープリンティング プロセスとクロスチェック プロセスです。

#指紋記録プロセスは、指紋収集、指紋前処理、指紋検査、指紋テンプレート収集の 4 つの部分で構成されます。

指紋比較プロセスには、指紋収集、指紋前処理、指紋特徴の比較と照合という 4 つの部分も含まれます。

どちらのプロセスにも指紋画像の前処理が存在しますが、指紋画像の値と指紋特徴の値は同じ名前のように見えますが、それらの固有のアルゴリズムとプロパティは完全に異なります。 指紋を導入するプロセスでは、指紋画像がより頻繁に取得されますが、単一値抽出部分のアルゴリズムでは、いくつかの特徴値を分析して取得するプロセスに重点が置かれます。

指紋認証の最初のステップは、指紋画像を取得することです。現在、指紋画像を取得するには、光学式指紋取得技術、静電容量センサー指紋取得技術、温度感知式指紋取得技術、超音波指紋収集など、さまざまな方法があります。技術と電磁波指紋収集技術は、画像を取得した後に前処理を実行し、画像のグレースケール変換、セグメンテーション、等化、強調、精製などの前処理ステップを実現します。

まず第一に、パターン全体から指紋を分離する必要があります。背景画像のグレースケールと指紋分布マップは異なり、これが 2 つの間の強度の違いを決定します。指紋はパターン全体から分離できます。グラデーションの概念を使用した背景。画像は十分に分離されています。

イコライゼーションは前処理の重要なステップです。抽出中に、取得された指紋画像のさまざまな領域のピクセル分布点は環境に応じて異なります。均等化とは、異なるものを結合することです 地域的に分散したピクセルを平均して分割し、バランスのとれた輝度分布を持つ画像を取得します;

特徴抽出を容易にするために、いくつかの処理ステップの後の画像をインテリジェントに強化する必要があります。ウェーブレット近似法を使用して指紋を作成します。画像の線がより鮮明になります。つまり、白い部分はより白く、黒い部分はより暗くなり、線のエッジ分布はより滑らかになります。

以上が指紋認識では、物理センサーを使用して指紋画像を取得します。の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。