Fingeravtrycksigenkänning är en allmänt använd biometrisk identifieringsmekanism. Vid korrelationsbaserad igenkänning av fingeravtryck är upptäckt av en konsekvent registreringspunkt en avgörande fråga; denna punkt kan vara en kärnpunkt i ett fingeravtryck. Många tekniker har föreslagits, men framgångsfrekvensen är i hög grad beroende av indata som används och korrekt detektering av kärnpunkter är fortfarande en öppen fråga. Här diskuterar vi en kärnpunktsdetektionsalgoritm som är beräkningsmässigt enkel och ger konsekvent detektion av en kärnpunkt. Den föreslagna tekniken är baserad på orienteringsfältet på fingeravtrycket som beräknas med hjälp av gradientbaserad teknik och optimerat område medelvärde för att generera ett smidigare orienteringsfält, där vi använder en speciellt utformad mask för att upptäcka kärnpunkten eftersom orienteringsfältet i kärnpunktens region är annorlunda än det andra området. Även om alla fingeravtryck inte har kärnpunkt fortfarande denna algoritm är användbar för att upptäcka höga krökning regioner. Denna algoritm är till hjälp i utvecklingen av korrelationsbaserade automatiska Fingerprint Recognition System (AFIS).
al., REF föreslog algoritmen baserad på fingeravtryckets orienteringsfält, över vilken gradientfiltermask användes för att upptäcka kärnpunkterna i fingeravtrycksbilden.
Fingerprint’s Core Point Detection using Gradient Field Mask
{'venue': None, 'journal': 'International Journal of Computer Applications', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}