-
Fingerprints quality evaluation algoritmi.
- Intenziteta pikslovNeki z histogramom.
- Razdelimo sliko prstnega odtisa v bloke.
- Za vsak blok izračunam varianco, gradienta in aritmečno sredino
- Glede na ta izračun vsak blok klasificiramo v ozadje ali prstni odtis.
- Če več kot 50% slike predstavlja ozadje sliko zavržemo.
- Feature countingČe je zelo veliko ali zelo malo minutae points potem odtis zavržemo.
- Če je med 25 in 70 potem je OK
- NFIQ metoda
- Za vsako minutae točko izračunamo gostoto robov, jasnost, orientacijo, intenziteto.
- Na podlagi tega vsakemu bloku izračunamo kvaliteto, vrednost 0 predstavlja ozadje.
-
Fingerprint improve quality algoritmi.
- Hong's method
- Izračuna lokalno orientacijo robov
- Izračuna frekvenco robov z uporabo sinusoidne krivulje
- Uporabimo 2D Gabor filter z orientacijo in frekvenco.
- 1D Smoothing (1D glajenje)
- Krog razdelimo na 32 črt, kjer ima vsaka 11 točk
- Določimo katera najbolje ustreza orientacijskemu polju
- Uporabimo tistih 11 točk za glajenje robov v bloku.
- Short time fourier transformIzračunamo orientacijo in frekvenco z uporabo fourier spektra.
- Uporabimo energijsko sliko, ki je rezultat STFT za maskiranje
- Vsako okno filtriramo s temi podatki.
- Two-Stage Enhancement Scheme(2SES)
- Uporabimo majhno okno na orientacijskem polju z masko, da izboljšamo kvaliteto robov.
- Izboljšamo kontrast robov glede na lokalno orientacijo.
- S2: Izboljšave v frekvenčni domeni
- Predpostavimo orientacijo in frekvenco za vsak blok
-
Evalvacija ostrine in fokusa za iris.
- ROI: Region of interest
- Izračunaj mediano za piksle od:
- Zenice Mi in Šarenice Mi
- Za vse piksle ROI z intenziteto [Mp, Mi] izračunaj abs. Vrednost horizontalnega naklona.
- Izračunaj povprečno vrednost 20 najboljših vrednosti : S
- Izračunaj ostrino z formulo: S/(Mi - Mp)
- Če je > 0.5 potem dobra ostrina
- 2D fourier transformacijoout of focus - low
- motion blur - low
- trepalnice - med - high
|
|
