Abstrakt. Ett kritiskt steg i automatisk igenkänning av fingeravtryck är korrekt segmentering av fingeravtrycksbilder. Syftet med segmenteringen av fingeravtryck är att avgöra vilken del av bilderna som tillhör förgrunden som innehåller funktioner för igenkänning och identifiering och vilken del av bakgrunden som har det bullriga området runt bildens gräns. Ouppmärksamma algoritmer extrahera blockwise funktioner. Övervakad metod brukar först extrahera punkt funktioner som koherens, genomsnittlig grå nivå, varians och Gabor svar, sedan en Fisher linjära klassificerare väljs för klassificering. Denna metod ger exakta resultat, men dess computational komplexitet är högre än de flesta av oövervakade metoder. I detta dokument föreslås att Harris hörnpunktsdetaljer används för att diskriminera förgrund och bakgrund. Att skifta ett fönster i vilken riktning som helst runt hörnet bör ge en stor förändring i intensitet. Vi konstaterade att Harris punkt i förgrundsområdet är mycket starkare än Harris punkt i bakgrundsområdet. Den underliggande mekanismen för denna segmenteringsmetod är att gränsryggsluten i sig är starkare Harris hörnpunkter. Vissa Harris pekar i bullriga blobs kan ha högre styrka, men det kan filtreras som outliers med hjälp av motsvarande Gabor svar. De experimentella resultaten visade att effektiviteten och noggrannheten hos den nya metoden är markant högre än hos tidigare beskrivna metoder.
Wu och Al. I REF föreslogs en metod för segmentering av fingeravtryck baserat på Harris hörndetektor.
Robust point-based feature fingerprint segmentation algorithm
{'venue': 'ICB', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}