En svepande fingeravtryckssensor omvandlar fingeravtryck på rad för rad med hjälp av teknik för bildrekonstruktion. En byggd fingeravtrycksbild kan dock förefalla trunkerad och förvrängd när fingret sveptes över en fingeravtryckssensor med en icke-linjär hastighet. Om de trunkerade fingeravtrycksbilderna skrevs in som referensmål och samlades in av ett automatiserat system för identifiering av fingeravtryck (AFIS), skulle antalet lyckade förutsägelser för ansökningar som matchar fingeravtryck minskas avsevärt. I detta dokument utvecklades en ny och effektiv metod med låg tids komplexitet för att upptäcka trunkerade fingeravtryck i realtid. Flera filtreringsregler infördes för att validera förekomsten av trunkerade fingeravtryck. Dessutom, en maskininlärning metod för stödd vektor maskin (SVM), baserat på principen om strukturell riskminimering, tillämpades för att avvisa pseudo trunkerade fingeravtryck som innehåller liknande egenskaper av trunkerade. Det experimentella resultatet har visat att en noggrannhet på 90,7% uppnåddes genom att framgångsrikt identifiera trunkerade fingeravtrycksbilder från att testa bilder innan AFIS inskrivningsförfaranden. Den föreslagna effektiva och effektiva metoden kan i stor utsträckning tillämpas på alla befintliga system för matchning av fingeravtryck som en preliminär kvalitetskontroll innan mallar för fingeravtryck upprättas. ÖPPNA TILLTRÄDESensorer 2015, 15 7808
Författarna i REF utvecklade en metod med låg tidsberäknings komplexitet för att upptäcka fingeravtryck, där en inlärningsmetod för stödvektorer (SVM) föreslogs.
A Support Vector Machine Approach for Truncated Fingerprint Image Detection from Sweeping Fingerprint Sensors