指紋識(shí)別技術(shù)ppt-資料下載頁(yè)
2025-02-26 13:39本頁(yè)面
【正文】 1．指紋圖像預(yù)處理 像的增強(qiáng) 二 值化后的紋線仍然具有一定的寬度 ，因?yàn)?指紋識(shí)別只與紋線的走向有關(guān) ，所以需要 對(duì)二 值圖像進(jìn)行細(xì)化，以減少冗余信息，突出紋線的有效特征，便于后續(xù)的特征提取 。 1．指紋圖像預(yù)處理 像的細(xì)化 預(yù)處理后圖像表示 對(duì)于預(yù)處理后的圖像，我們用矩陣的形式表示圖像的信息，在得到圖像的矩陣形式后，就把矩陣 建立在四元數(shù)的模型上，使其變?yōu)樗脑獢?shù)模型，這樣可以加快矩陣的運(yùn)算處理 求圖像的特征值與特征向量 先求出圖像的平均圖像，測(cè)試圖像減去平均圖像，便可以求出圖像的協(xié)方差矩陣，然后對(duì)協(xié)方差矩陣進(jìn)行豪斯霍爾德變換，將矩陣分為實(shí)矩陣與虛矩陣，接下來(lái)便可以求出協(xié)方差矩陣的特征值與特征向量 特征向量的降維處理 對(duì)于求取的特向量與特征值，在在滿足信息完整的情況下，我們可以忽略較小的特征值所對(duì)應(yīng)的特征向量，以此，來(lái)減小我們的運(yùn)算量，達(dá)到降維的目的。 ? 將數(shù)據(jù)庫(kù)中的訓(xùn)練圖片進(jìn)行同樣的預(yù)處理步驟，求出它的四元數(shù)矩陣模型，且得到它的協(xié)方差矩陣，然后可以求出它們的特征值與特征向量，然后進(jìn)行同樣的降維處理，將這些降維后的特征向量作為訓(xùn)練模板。 數(shù)據(jù)庫(kù)圖片訓(xùn)練 ? 將測(cè)試圖像的特征向量與數(shù)據(jù)庫(kù)中的訓(xùn)練圖像的特征值進(jìn)行比對(duì)，求出它們的歐式距離。根據(jù)最近鄰法則，我們可以確定與測(cè)試圖像歐式距離最小的訓(xùn)練圖像就認(rèn)為是我們識(shí)別的圖片。 測(cè)試圖像與訓(xùn)練圖像進(jìn)行比對(duì) 2 特征匹配 結(jié)果 Thank You！ 演講完畢，謝謝觀看！
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