способ классификации ориентированных отпечатков пальцев

Классы МПК:G06K9/68 с помощью последовательных сравнений сигналов изображения с множеством эталонов, например адресной памятью
G06K9/56 с использованием локального оператора, те средств воздействия на элементарные точки изображения
G06T7/40 анализ текстуры
Автор(ы):, , ,
Патентообладатель(и):Товарищество с ограниченной ответственностью "Информ Инжиниринг"
Приоритеты:
подача заявки:
1995-02-06
публикация патента:

Способ классификации ориентированных отпечатков пальцев, заключающийся в том, что представляют ориентированную центральную часть отпечатка пальца в виде входной матрицы чисел, каждый элемент которой соответствует значению интенсивности сигнала, полученного при сканировании отпечатка пальца. Устанавливают размер окна, посредством которого просматривают входную матрицу чисел, начальное положение окна на матрице, направления просмотра и шаг перемещения окна. Область поиска дельтавидного элемента папиллярного узора устанавливают в нижнем левом и нижнем правом квадрантах входной матрицы чисел. Определяют на биссектрисе прямого угла каждого из двух квадрантов точку P, в которую устанавливают центр окна, размер которого в К раз меньше ширины области поиска. По определению возможности наличия дельтавидного элемента по меньшей мере в двух из трех окон определяют наличие/отсутствие дельтавидного элемента в левом и правом квадрантах. Классифицируют отпечаток пальца. 6 з. п. ф-лы, 5 ил.
Рисунок 1, Рисунок 2, Рисунок 3, Рисунок 4, Рисунок 5

Формула изобретения

1. Способ классификации ориентированных отпечатков пальцев, заключающийся в том, что представляют ориентированную центральную часть отпечатка пальца в виде входной матрицы чисел, каждый элемент которой соответствует значению интенсивности сигнала, полученного при сканировании отпечатка пальца, устанавливают размер окна, посредством которого просматривают входную матрицу чисел, устанавливают начальное положение окна на входной матрице, направление просмотра и шаг перемещения окна, анализируют входную матрицу чисел в окне, перемещают окно в выбранном направлении с определенным шагом и в этом окне на каждом шаге анализируют входную матрицу чисел, в результате чего получают выходную матрицу чисел, по которой классифицируют отпечаток пальца к одному из четырех классов завиток, левая петля, правая петля и дуга, отличающийся тем, что на входной матрице чисел устанавливают область поиска, определяют в области поиска точку O, которая находится на пересечении строки, расположенной посередине между верхней и нижней границами области поиска, и столбца, расположенного посередине между левой и правой границами области поиска, устанавливают направление биссектрисы прямого угла, лежащего в нижнем левом квадранте области поиска с вершиной в точке O, определяют на биссектрисе точку P, которая удалена от точки O на расстояние, равное 0,15 0,25 ширины области поиска, и устанавливают в эту точку центр окна так, что его главная диагональ совпадает с биссектрисой, а размер окна в K раз меньше ширины области поиска, где K находится в пределах от 4 до 6, определяют на главной диагонали количество совокупностей из по меньшей мере двух следующих подряд элементов матрицы, значения которых больше нуля, разделенных между собой совокупностями из по меньшей мере двух следующих подряд элементов матрицы с нулевыми значениями, определяют на другой диагонали окна количество совокупностей из по меньшей мере двух следующих подряд элементов входной матрицы, значения которых больше нуля, разделенных между собой совокупностями из по меньшей мере двух следующих подряд элементов входной матрицы с нулевыми значениями, определяют разность между количеством выделенных совокупностей на главной и другой диагоналях, определяют возможность наличия в рассматриваемом окне дельтавидного элемента папиллярного узора, если полученная разность больше/равна нулю или модуль разности находится в интервале чисел от 0 до 4, и возможность отсутствия дельтавидного элемента, если модуль полученной разности находится вне этого интервала, перемещают центр окна из начального положения два раза на половину размера окна влево по строке и вниз по столбцу и для каждого положения окна аналогичным образом определяют возможность наличия дельтавидного элемента на левой стороне отпечатка пальца по возможности наличия дельтавидного элемента по меньшей мере в двух из трех рассмотренных окон, определяют аналогичным образом наличие, отсутствие дельтавидного элемента на правой стороне отпечатка пальца, для чего устанавливают начальное положение окна в правом нижнем квадранте симметрично положению окна в левом нижнем квадранте относительно столбца посередине области поиска, а перемещение окна осуществляют симметрично перемещению окна в левом квадранте, при наличии дельтавидного элемента на левой и правой сторонах отпечатка пальца классифицируют папиллярный узор на отпечатке как завиток, на правой стороне отпечатка левая петля, на левой стороне отпечатка правая петля и при отсутствии дельтавидного элемента на обеих сторонах отпечатка пальца дуга.

2. Способ по п. 1, отличающийся тем, что при определении точки O уточняют положение столбца, которому принадлежит точка O, для чего устанавливают размер окна в K раз меньше ширины области поиска, определяют на отрезке между точкой O и верхней границы области поиска точку G, которая удалена от точки O на расстояние, равное половине размера окна, устанавливают в эту точку центр P окна, определяют на первой и второй диагоналях окна количество совокупностей из по меньшей мере двух следующих подряд элементов входной матрицы, значения которых больше нуля, разделенных между собой совокупностями из по меньшей мере двух следующих подряд элементов входной матрицы с нулевыми значениями, определяют разность между количеством выделенных совокупностей на первой и второй диагоналях и положение столбца оставляют прежним, если полученная разность находится в пределах от -1 до +1.

3. Способ по п. 2, отличающийся тем, что перемещают столбец вправо по строке на M элементов области поиска, если полученная разность больше 1, где M коэффициент, находящийся в пределах от 10 до 20.

4. Способ по п. 2, отличающийся тем, что перемещают столбец влево по строке на M элементов области поиска, если полученная разность меньше -1.

5. Способ по п. 1, отличающийся тем, что для установления границ области поиска представляют ориентированный полный отпечаток пальца в виде входной матрицы чисел, каждый элемент которой соответствует значению интенсивности сигнала, полученного при сканировании отпечатка пальца, путем определения на входной матрице чисел номера левого крайнего столбца и номера правого крайнего столбца, в которых количество элементов с положительным значением интенсивности сигнала больше N, где N находится в интервале от 0,05 до 0,2 от количества элементов в столбце, и устанавливают в этих столбцах соответственно левую и правую вертикальные границы области поиска на промежуточной матрице чисел, определяют на промежуточной матрице чисел номер крайней верхней строки, в которой значение интенсивности сигнала больше нуля и устанавливают на этой строке верхнюю горизонтальную границу области поиска, устанавливают нижнюю горизонтальную границу области поиска на промежуточной матрице чисел, для чего определяют на промежуточной матрице чисел номер крайней нижней строки, в которой значение интенсивности сигнала больше нуля, суммируют все значения элементов в каждой строке от верхней горизонтальной границы области поиска до крайней нижней строки и из полученных значений строят вектор, определяют в нижней трети вектора номер компоненты, которая имеет максимальное значение, сравнивают полученное суммарное значение элементов в крайней нижней строке с пороговым значением, равным 7/8 от максимального значения компоненты вектора, при отрицательном результате сравнения устанавливают нижнюю границу области поиска на крайней нижней строке промежуточной матрицы чисел.

6. Способ по п. 5, отличающийся тем, что при положительном результате сравнения определяют номер строки для нижней границы области поиска, для чего определяют минимальное значение компоненты вектора на нижней 1/12 части вектора и сравнивают его с пороговым значением, равным 7/8 от максимального значения компоненты вектора, при положительном результате сравнения устанавливают нижнюю границу области поиска на крайней нижней строке промежуточной матрицы чисел.

7. Способ по п. 6, отличающийся тем, что при отрицательном результате сравнения устанавливают нижнюю границу области поиска на строке, номер которой соответствует номеру компоненты вектора, имеющего минимальное значение.

Описание изобретения к патенту

Изобретение относится к способам для считывания и распознавания напечатанных или написанных знаков, а более точно - к способу классификации ориентированных отпечатков пальцев.

Изобретение может быть использовано в дактилоскопии, для создания электронных ключей и систем допуска, создания баз данных, создания автоматизированных систем распознавания и идентификации отпечатков пальцев.

Традиционно, классификацией отпечатков пальцев занимались дактилоскописты, с прогрессом микроэлектронники стали создавать автоматизированные системы обработки изображений папиллярных узоров на отпечатках, в частности, системы контроля доступа в помещение ограниченного числа лиц, основанные на сравнении отпечатков пальцев,

Изображение отпечатка пальца получают как традиционным путем на бумаге, так и с помощью телевизионной камеры.

Известен способ классификации ориентированных отпечатков пальцев, заключающийся в том, что представляют ориентированную центральную часть отпечатка пальца в виде входной матрицы чисел, каждый элемент которой соответствует значению интенсивности сигнала, полученного при сканировании отпечатка пальца, устанавливают размер окна, посредством которого просматривают входную матрицу чисел, устанавливают начальное положение окна на матрице, направление просмотра и шаг перемещения окна, анализируют входную матрицу чисел в окне, перемещают окно в выбранном направлении с определенным шагом и в этом окне на каждом шаге анализируют входную матрицу чисел, в результате чего получают выходную матрицу чисел ("Automatic Fingerprint Classifier and Its Application to Access Control" S. Hashimoto, Y. Hata, K. Nakashima, K. Yamato, журнал "The Transactions of thh IEICE", том E 73, N 7, July 1990, с. 1120-1126).

Указанный способ позволяет идентифицировать отпечатки пальцев ограниченного круга лиц для организации системы контроля доступа в помещение.

Оцифрованное изображение представляют в виде входной матрицы 256 х 240 элементов. Сначала полностью просматривают матрицу с помощью окна 6 х 8 элементов, начиная с крайнего верхнего левого угла с шагом 8 элементов.

Изображение в каждом окне кодируется одним из 8 направлений, которое определяется по элементам в этом окне при сравнении их с элементами одного из 8 эталонных окон. Таким образом, из входной матрицы получается матрица направлений 32 х 30 элементов.

Затем в полученной матрице выделяются сердцевины, соответствующие значимым узорам на отпечатках пальцев - "головками". Выделение сердцевин производится в два этапа. На первом этапе грубо выделяются области-кандидаты, на втором - определяется, являются ли кандидаты, полученные на первом этапе, сердцевинами. Для этого на первом этапе матрица направлений просматривается с помощью окна 8 х 8 ее элементов с шагом в один элемент и для центрального элемента каждого положения окна вычисляется степень искривления направлений в нем.

На основе построенной эмпирической гистограммы числа сердцевин при варьировании степени искривления направлений в окнах, полученной на основе анализа отпечатков пальцев ограниченного числа лиц, которым разрешен доступ в охраняемое помещение, на матрице направлений выявляются области - кандидаты в сердцевины.

Далее, выявленные области анализируются с помощью окон 2 х 3 элемента матрицы направлений и сравниваются с набором 4 эталонных окон, при выполнении - каждой процедуры сравнения просматриваются также и окрестности окон. По результатам сравнения определяется число сердцевин. В зависимости от числа сердцевин изображение отпечатка классифицируется следующим образом: отсутствие сердцевин - дуга; одна сердцевина - правая петля, левая петля, простой завиток, наклонная дуга; две сердцевины - завиток, двойная петля; три сердцевины - случайный узор. Класс с одной сердцевиной классифицируется на подклассы: первый - левая петля, простой завиток, наклонная дуга, второй - правая петля. Класс с двумя сердцевинами классифицируется на 6 подклассов по вычисленному расстоянию между сердцевинами.

Указанный способ требует для классификации отпечатка пальца по меньшей мере двукратного прохода всей матрицы изображения. Способ представления и обработки изображения требует большого объема памяти и вычислительных затрат. Способ очень сложен, время анализа отпечатка пальца велико. Невозможно проводить анализ нечеткого изображения пальца. Нельзя также проводить анализ отпечатка пальца по некоторой определенной его части.

Кроме того, способ можно использовать только в случае, когда отпечаток пальца, ориентирован определенным образом, при этом нельзя получить результат, если отпечаток пальца повернут на некоторый угол.

В основу изобретения поставлена задача создания способа классификации ориентированных отпечатков пальцев на известные в дактилоскопии образцы, в котором выбранный размер окон, определение начального положения и направление его перемещения при анализе наличия/отсутствия дельтавидного элемента папиллярного узора на очень маленьком участке ограниченной области поиска позволяют значительно упростить способ классификаций отпечатков пальцев, существенно сократить время анализа, проводить анализ нечетких отпечатков пальцев, проводить анализ отпечатка по определенной его части, создавать системы типа "ключ" для идентификации лиц, допущенных к пользованию объектом, а также исключить многократный просмотр матрицы изображения.

Поставленная задача решается тем, что в способе классификации ориентированных отпечатков пальцев, заключающемся в том, что представляют ориентированную центральную часть отпечатка пальца в виде входной матрицы чисел, каждый элемент которой соответствует значению интенсивности сигнала, полученного при сканировании отпечатка пальца, устанавливают размер окна, посредством которого просматривают входную матрицу чисел, устанавливают начальное положение окна на матрице, направление просмотра и шаг перемещения окна, анализируют входную матрицу чисел в окне,

перемещают окно в выбранном направлении с определенным шагом и в этом окне на каждом шаге анализируют входную матрицу чисел, в результате чего получают выходную матрицу чисел, по которой классифицируют отпечаток пальца к одному из четырех классов - завиток, левая петля, правая петля и дуга, согласно изобретению,

на входной матрице чисел устанавливают область поиска,

определяют в области поиска точку О, которая находится на пересечении строки, расположенной посередине между верхней и нижней границами области поиска, и столбца, расположенного посередине между левой и правой границами области поиска,

устанавливают направление биссектрисы прямого угла, лежащего в нижнем левом квадранте области поиска с вершиной в точке О,

определяют на биссектрисе точку P, которая удалена от точки О на расстояние, равное 0,15-0,25 от ширины области поиска, и устанавливают в эту точку центр окна так, что его главная диагональ совпадает с биссектрисой, а размер окна в К раз меньше ширины области поиска,

определяют на главной диагонали количество совокупностей из по меньшей мере двух следующих подряд элементов матрицы, значения которых больше нуля, разделенных между собой совокупностями из по меньшей мере двух следующих подряд элементов матрицы с нулевыми значениями,

определяют на другой диагонали окна количество совокупностей из по меньшей мере двух следующих подряд элементов матрицы, значения которых больше нуля, разделенных между собой совокупностями из по меньшей мере двух следующих подряд элементов матрицы с нулевыми значениями,

определяют разность между количеством выделенных совокупностей на главной и другой диагоналях,

определяют возможность наличия в рассматриваемом окне дельтавидного элемента папиллярного узора, если полученная разность больше/равна нулю или модуль разности находится в интервале чисел от 0 до 4, и возможность отсутствия дельтавидного элемента, если модуль полученной разности находится вне этого интервала,

перемещают центр окна из начального положения два раза на половину размера окна влево по строке и вниз по столбцу и для каждого положения окна аналогичным образом определяют возможность наличия дельтавидного элемента,

определяют наличие/отсутствие дельтавидного элемента на левой стороне отпечатка пальца по возможности наличия дельтавидного элемента, по меньше мере, в двух из трех рассмотренных окон,

определяют аналогичным образом наличие/отсутствие дельтавидного элемента на правой стороне отпечатка пальца, для чего устанавливают начальное положение окна в правом нижнем квадранте симметрично положению окна в левом нижнем квадранте относительно столбца посередине области поиска, а перемещение окна осуществляют симметрично перемещению окна в левом нижнем квадранте,

при наличии дельтавидного элемента на левой и правой стороны отпечатка пальца классифицируют папиллярный узор на отпечатке как завиток, на правой стороне отпечатка - левая петля, на левой стороне отпечатка - правая петля и при отсутствии дельтавидного элемента на обоих сторонах отпечатка пальца - дуга,

Целесообразно, чтобы уточняли положение столбца, которому принадлежит точка О, для чего

устанавливали размер окна в К раз меньше ширины области поиска, определяли на отрезке между точкой О и верхней границей области поиска точку G, которая удалена от точки О на расстояние, равное половине размера окна,

устанавливали в эту точку центр P окна, определяли на первой и второй диагоналях окна количество совокупностей из по меньшей мере двух следующих подряд элементов матрицы, значения которых больше нуля, разделенных между собой совокупностями из по меньшей мере двух следующих подряд элементов матрицы с нулевыми значениями, определяли разность между количеством выделенных совокупностей на первой и второй диагоналях и положение столбца оставляли прежним, если полученная разность находится в пределах от -1 до +1,

Предпочтительно, чтобы перемещали столбец вправо по строке на М элементов области поиска, если полученная разность больше 1, где М - коэффициент, находящийся в пределах от 10 до 20.

Полезно, чтобы перемещали столбец влево по строке на М элементов области поиска, если полученная разность меньше -1.

Целесообразно, чтобы определяли границы области поиска, для чего представляли ориентированный полный отпечаток пальца в виде входной матрицы чисел, каждый элемент которой соответствует значению интенсивности сигнала, полученного при сканировании отпечатка пальца,

определяли по входной матрице чисел номер левого крайнего столбца и номер правого крайнего столбца, в которых количество элементов с положительным значением интенсивности сигнала больше N, где N - 0,05 - 0,2 и устанавливали в этих столбцах соответственно левую и правую вертикальные границы области поиска на промежуточной матрице чисел,

определяли на промежуточной матрице чисел номер крайней верхней строки, в которой значение интенсивности сигнала больше нуля, и устанавливают на этой строке верхнюю горизонтальную границу области поиска,

устанавливали нижнюю горизонтальную границу области поиска на промежуточной матрице чисел, для чего

определяли на промежуточной матрице чисел номер крайней нижней строки, в которой значение интенсивности сигнала больше нуля,

суммировали все значения элементов в каждой строке от верней горизонтальной границы области поиска до крайней нижней строки и из полученных значений строили вектор,

определяли в нижней трети вектора номер компоненты, которая имеет максимальное значение,

сравнивали полученное суммарное значение элементов в крайней нижней строке с пороговым значением, равным 7/8 от максимального значения компоненты вектора, и

при отрицательном результате сравнения устанавливали нижнюю границу области поиска на крайней нижней строке промежуточной матрицы чисел.

Полезно, чтобы при положительном результате сравнения определяли номер строки для нижней границы области поиска, для чего

определяли минимальное значение компоненты вектор на нижней 1/12 части вектора и сравнивали его с пороговым значением, равным 7/8 от максимального значения компоненты вектора,

при положительном результате сравнения устанавливали нижнюю границу области поиска на крайней нижней строке промежуточной матрицы чисел.

Предпочтительно, чтобы при отрицательном результате сравнения устанавливали нижнюю границу области поиска на строке, номер которой соответствует номеру компоненты вектора, имеющего минимальное значение.

Изобретение поясняется конкретными вариантами его воплощения:

на фиг 1 (a,b,c,d) изображены соответственно дактилоскопические рисунки капиллярных линий на пальцах, подвергаемых классификации, согласно изобретению; на фиг. 2 - вариант отпечатка пальца - "завиток", согласно изобретению; на фиг. 3 - область поиска дельтавидного элемента с главной и дополнительной диагоналями для рисунка "левая петля", согласно изобретению; на фиг. 4 - область поиска дельтавидного элемента, на которой уточнено положение вертикальной средней линии, согласно изобретению; на фиг. 5 - область поиска на ориентированном полном отпечатке пальца и распределение интенсивности сигнала по вертикали на входной матрице чисел, согласно изобретению.

Способ классификации ориентированных отпечатков пальцев осуществляется следующим образом.

На фиг. 1 (a,b,c,d) показаны четыре возможных варианта типов рисунков папиллярных узоров на пальцах человека, - левая петля, правая петля, завиток и дуга, соответственно.

Следует понимать, что черные и белые линии на пальцах, появляющиеся на дактилоскопическом отпечатке - это вариант визуализации выпуклостей и впадин кожи на пальцах человека.

Иногда полученные дактилоскопические отпечатки бывают смазаны или представляют собой только часть отпечатка пальца. Предлагаемый способ позволяет идентифицировать и плохие отпечатки.

Опыт работы с экспертами-дактилоскопистами и анализ большого количества отпечатков позволил сделать вывод, что для идентификации отпечатка пальца, т.е. для отнесения его к одному из четырех классов, следует определить наличие или отсутствие дельтавидного элемента на очень маленьком участке области поиска отпечатка пальца. По наличию дельтавидного элемента слева и справа на отпечатке можно классифицировать отпечаток как "завиток" (фиг. 2). При отсутствии дельтавидного элемента на отпечатке справа и слева можно классифицировать отпечаток как "дуга" (фиг. 1,d). При наличии дельтавидного элемента справа на отпечатке и отсутствии слева можно классифицировать отпечаток как "левая петля" (фиг. 1, а). И при наличии дельтавидного элемента справа на отпечатке и отсутствии слева можно классифицировать отпечаток как "правая петля" (фиг. 2,b).

Представляют ориентированную центральную часть отпечатка пальца в виде входной матрицы чисел, каждый элемент которой соответствует значению интенсивности сигнала, полученного при сканировании реального отпечатка пальца на бумаге или с помощью телевизионной камеры.

Устанавливают размер окна, посредством которого просматривают входную матрицу чисел, начальное положение окна на матрице, направление просмотра шаг перемещению окна.

На входной матрице чисел устанавливают область поиска. На фиг. З область поиска ограничена квадрантом.

Определяют в области поиска точку О (фиг. З), которая находится на пересечении строки a-a, расположенной посередине между верхней B1-B2 и нижней C1-C2 границами области поиска, и столбца d-d, расположенного посередине между левой B1-C1 и правой B2-C2 границами области поиска.

Устанавливают направление биссектрисы OC1 прямого угла, лежащего в нижнем левом квадранте области поиска с вершиной в точке O.

Определяют точку P, которая находится на биссектрисе и удалена от точки O на расстояние, находящееся в пределах 0,15-0,25 от ширины области поиска.

Устанавливают в эту точку P центр окна, размер которого в K раз меньше ширины области поиска, главная диагональ e-e которого совладает с биссектрисой OC1, а вторая диагональ перпендикулярна ей. В описываемом варианте K = 5.

Определяют на главной диагонали e-e количество совокупностей из по меньшей мере двух следующих подряд элементов матрицы, значения которых больше нуля, разделенных между собой совокупностями из по меньшей мере двух следующих подряд элементов матрицы с нулевыми значениями.

Определяют на второй диагонали f-f количество совокупностей из по меньшей мере двух следующих подряд элементов матрицы, значения которых больше нуля, разделенных между собой совокупностями из по меньшей мере двух следующих подряд элементов матрицы с нулевыми значениями.

Определяют разность между количеством выделенных совокупностей на главной e-e и второй f-f диагоналях. Если эта разность больше/равна нулю или модуль этой разности находится в интервале чисел от О до 4, определяют возможность наличия в рассматриваемом окне дельтавидного элемента. В случае, если модуль разности не принадлежит указанному интервалу, определяют возможность отсутствия дельтавидного элемента.

Для окончательного суждения о наличии дельтавидного элемента папиллярного узора перемещают центр окна влево по строке на половину размера окна (показано утолщенной линией), а затем из начального положения вниз по столбцу (показано пунктирной линией) на половину размера окна. Для каждого положения окна аналогичным образом определяют разность между количеством выделенных совокупностей на главной и второй диагоналях.

Определяют наличие/отсутствие дельтавидного элемента на левой стороне отпечатка пальца по возможности наличие дельтавидного элемента по меньшей мере в двух из трех рассмотренных окон.

По возможности отсутствия дельтавидного элемента по меньшей мере в двух из трех рассмотренных окон определяют отсутствие дельтавидного элемента на левой стороне отпечатка пальца.

Определяют аналогичным образом наличие/отсутствие дельтавидного элемента на правой стороне отпечатка пальца. Для этого устанавливают начальное положение окна в правом нижнем квадранте симметрично начальному положению окна в левом нижнем квадранте относительно столбца d-d, расположенного посередине области поиска, а перемещение окна осуществляют симметрично перемещению окна в левом нижнем квадранте.

При наличии дельтавидного элемента на левой и правой сторонах отпечатка пальца классифицируют папиллярный узор на отпечатке пальца как завиток, только на левой стороне отпечатка - правая петля, только на правой стороне отпечатка - левая петля, при отсутствии на левой и на правой сторонах отпечатка пальца - дуга.

Не всегда можно получить отпечаток, в котором столбец d-d, расположенный между левой и правой границами области поиска, проходит через головку-сердцевину узора отпечатка пальца.

Поэтому уточняют положение столбца d-d (фиг.4), которому принадлежит точка O. Для этого определяют размер окна в K раз меньше ширины области поиска. В описываемом варианте K=5.

Определяют точку G, которая находится на отрезке между точной O и верхней границей области поиска и удалена от точки O на расстояние, равное половине размера окна. Устанавливают в эту точку G центр окна.

Определяют на первой и второй диагоналях e-e, f-f окна количество совокупностей из по меньшей мере двух следующих подряд элементом матрицы, значения которых больше нуля, разделенных между собой совокупностями из по меньшей мере двух следующих подряд элементов матрицы с нулевыми значениями.

Определяют разность между количеством выделенных совокупностей на первой e-e и второй f-f диагоналях, и положение столбца d-d оставляют прежним, если полученная разность находится в пределах от -1 до 1.

Перемещают положение столбца вправо d"-d" на M элементов области поиска, если полученная разность больше 1, где M - коэффициент, находящийся в пределах от 10 до 20.

Перемещают столбец влево, если полученная разность меньше -1, на M элементов области поиска (на фиг. 4 не показано).

Как было указано выше, иногда необходимо определить область поиска на ориентированном полном отпечатке пальца.

Для этого представляют ориентированный полный отпечаток пальца (фиг. 5) в виде входной матрицы чисел, каждый элемент которой соответствует значению интенсивности сигнала, полученного при сканировании отпечатка пальца.

Определяют по входной матрице чисел номер левого крайнего столбца B3-C3 и номер правого крайнего столбца B4-C4, в каждом из которых количество элементов с положительным значением интенсивности сигнала больше N, где N находится в интервале 0,05-0,2. Устанавливают в этих столбцах соответственно левую и правую вертикальные границы области поиска на промежуточной матрице чисел путем отсечения от входной матрицы чисел ее части X1 слева от левой границы области поиска и части X2 справа от правой границы области поиска.

Определяют на промежуточной матрице чисел номер крайней верхней строки, в которой значение интенсивности сигнала больше нуля (точка А) и устанавливают на этой строке верхнюю горизонтальную границу B1-B2 области поиска на промежуточной матрице чисел.

Затем устанавливают нижнюю горизонтальную границу области поиска на промежуточной матрице чисел. Для этого определяют на промежуточной матрице чисел номер крайней нижней строки, в которой значение интенсивности сигнала больше нуля.

Начиная от верхней горизонтальной границы области поиска до крайней нижней строки промежуточной матрицы чисел суммируют все значения элементов в каждой строке и из полученных значений сумм строят вектор.

Определяют в нижней трети вектора номер компоненты, которая имеет максимальное значение. Задают пороговое значение, равное 7/8 от максимального значения компоненты вектора, и определяют разность между суммарным значением элементов в крайней нижней строке и пороговым значением. При отрицательном результате сравнения устанавливают нижнюю границу C3-C4 области поиска на промежуточной матрице чисел на крайней нижней строке.

При положительном результате сравнения перемещают нижнюю границу области поиска на промежуточной матрице чисел. Для этого определяют минимальное значение компоненты вектора на нижней 1/12 части вектора.

Еще раз сравнивают полученное минимальное значение с заданным пороговым значением. И при положительном результате второго сравнения устанавливают нижнюю границу C3-C4 области поиска на крайней нижней строке промежуточной матрицы чисел.

А при отрицательном результате второго сравнения устанавливают нижнюю границу C1-C2 области поиска на промежуточной матрице чисел на строке, номер которой соответствует номеру компоненты вектора, имеющего минимальное значение.

Класс G06K9/68 с помощью последовательных сравнений сигналов изображения с множеством эталонов, например адресной памятью

способ автоматической идентификации объектов на изображениях -  патент 2514155 (27.04.2014)
способ преобразования цветового пространства -  патент 2494461 (27.09.2013)
способ распознавания изображений лиц и система для его осуществления -  патент 2490710 (20.08.2013)
способ и устройство инвариантной идентификации отпечатков пальцев по ключевым точкам -  патент 2486590 (27.06.2013)
способ обработки выходных данных оптического распознавания символов (ocr), где выходные данные содержат изображения дважды отпечатанных символов -  патент 2439700 (10.01.2012)
способ распознавания объектов -  патент 2438174 (27.12.2011)
способ анонимной биометрической регистрации человека -  патент 2371765 (27.10.2009)
способ определения толщины льда замерзающих акваторий -  патент 2319205 (10.03.2008)
система мгновенного компьютерного распознавания объектов и способ распознавания -  патент 2308081 (10.10.2007)
система идентификации изображений -  патент 2302656 (10.07.2007)

Класс G06K9/56 с использованием локального оператора, те средств воздействия на элементарные точки изображения

Класс G06T7/40 анализ текстуры

cпособ автоматического распознавания объектов на изображении -  патент 2528140 (10.09.2014)
способ оценки фото-, кино- и видеоматериалов, содержащих нежелательное изображение (варианты) -  патент 2510905 (10.04.2014)
способ определения гряд и поясов торосов на ледяном покрове акваторий -  патент 2500031 (27.11.2013)
способ и система генерации анимированных художественных эффектов на статичных изображениях -  патент 2481640 (10.05.2013)
автоматизированная система анализа биомедицинских микроизображений для обнаружения и характеризации информативных объектов заданных классов на неоднородном фоне -  патент 2476932 (27.02.2013)
устройство и способы для увеличения динамического диапазона в цифровых изображениях -  патент 2444786 (10.03.2012)
анизометрический синтез текстуры -  патент 2419881 (27.05.2011)
способ распознавания изображения текстуры клеток -  патент 2385494 (27.03.2010)
адаптивная стабилизация изображения -  патент 2350036 (20.03.2009)
способ обработки изображения объекта -  патент 2116671 (27.07.1998)
Наверх