|
Minutiae asosidagi avtomatik barmoq izini aniqlash: Mashinani o'rganish yondashuvlari 1Kirish
|
| bet | 3/7 | | Sana | 13.12.2023 | | Hajmi | 275,86 Kb. | | #118031 |
Bog'liq 7-betlik2.2 Binarizatsiya
Binarizatsiya - kulrang darajadagi tasvirni ikki darajali (ikkilik) tasvirga aylantirish. Ikkilik tasvirda barmoq izi tizmalari bir daraja bilan, vodiy esa boshqasi bilan ifodalanadi. Bu tasvirning kontrastini yaxshilashga olib keladi va uni tizma orientatsiyasi, tizmalararo masofalar, yadro va delta yakkalik nuqtalari kabi kulrang darajadagi xususiyatlarni olish uchun mos qiladi (2-rasmga qarang (b)).
2.3 Yupqalash
Agar barmoq izini aniqlash tizimining mos moduli kichik tafsilotlardan foydalansa, u holda daqiqalarni ishonchli ajratib olishdan oldin bajarilishi kerak bo'lgan dastlabki ishlov berish bosqichi "yupqalash" jarayoni deb ataladi. Yupqalashtirish - bu morfologik operatsiya bo'lib, oldingi piksellarni bir piksel kengligigacha ketma-ket yemiradi [11]. Barmoq izi tasvirini yupqalash 2 (c)-rasmda ko'rsatilganidek, tizma tuzilmalarining ulanishini saqlab qolgan holda ikkilik tasvirning skeletlashtirilgan versiyasini hosil qiladi.
Shakl 3. Minutiae xususiyatlari
2.4 Xususiyatlarni chiqarish
Barmoq izlari yo'naltirilgan tizmalarning kvazi-davriy tuzilishini namoyon qiladi, ular tizma oqimining sxemasi, tizma chastotasi, alohida nuqtalarning joylashishi va joylashuvi bilan tavsiflanadi. Ko'pgina zamonaviy barmoq izini aniqlash algoritmlari ikkita barmoq izi o'rtasidagi taqqoslashni amalga oshirish va ularning bir shaxsga tegishli yoki yo'qligini aniqlash uchun minutia deb ataladigan tizma xususiyatlaridan foydalanadi [4]. 3-rasmda tizma oxiri va tizma bifurkatsiya minutiae xususiyatlari ko'rsatilgan. Ushbu xususiyatlar ajratiladi va mos keladigan modulda barmoq izlaridagi o'xshashlik va farqlarni topish uchun ishlatiladi. Chiqarilgan Minutiae xususiyatlari o'qitish va keyin shaxsiy identifikatsiya qilish uchun mashinani o'rganish algoritmlarini sinab ko'rish uchun xaritaga tushiriladi.
III. Mashina o'rganish algoritmlari
To'rtta zamonaviy mashinani o'rganish algoritmlari, ya'ni Tasodifiy o'rmonlar, Ko'p qatlamli perseptron, Radial Basis Funktsiyalar va Naif Bayesian jamoat domenidagi ma'lumotlar bazasidan barmoq izlari tasvirlarini tanib olish va tasniflash uchun ishlatiladi, FVC 2002 DB1 [7]. Mashinani o'rganishning to'rtta algoritmi baholash uchun ularning eng zamonaviy va tegishli sohadagilarga nisbatan yaxshi ishlashi asosida tanlanadi [16-18].
|
| |
