Abstract-Vi presenterar en fingeravtrycksklassificeringsalgoritm i detta dokument. Denna algoritm klassificerar en fingeravtrycksbild i en av de fem klasserna: Arch, Vänster loop, Höger loop, Whorl och Tented arch. Vi använder en ny lågdimensionell vektor som erhålls från utgången av en ny orienterad linjedetektor som presenteras här. Vår linjedetektor är ett kooperativt dynamiskt system som ger orienterade linjer och bevarar flera riktningar vid punkter där olika orienterade linjer möts. Vår funktionsextraktionsprocess är baserad på karakterisering av fördelningen av orienteringer runt fingeravtrycket. Vi diskuterar tre olika klassiatorer: stöd vektormaskiner, närmaste granne klassifier, och neurala nätverk klassifier. Vi presenterar resultat som erhållits på National Institute of Standards and Technology (NIST) fingeravtryck databas och jämföra med andra publicerade resultat på NIST databaser. Alla våra klassificeringar fungerar lika bra, och detta tyder på att vår nya detekterings- och funktionsextraktionsprocess verkligen fångar all viktig information som behövs för klassificering i detta problem.
[h] Shah and Sastry's approach REF: Det klassificerar fingeravtrycksbilderna i en av de fem klasserna: valv, tältbåge, vänster slinga, höger slinga och whorl.
Fingerprint classification using a feedback-based line detector
{'venue': 'IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics, Part B (Cybernetics)', 'journal': 'IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics, Part B (Cybernetics)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}