Nhị phân hóa: ảnh vân tay độ xám được chuyển thành ảnh nhị phân.
Làm mảnh: ảnh nhị phân được làm mảnh làm cho độ dày của đường vân giảm xuống một điểm ảnh.
Phát hiện chi tiết: quá trình quét ảnh phát hiện các điểm ảnh tương ứng với các chi tiết.
Phương pháp nhị phân hóa
Ngưỡng toàn cục t, thiết lập các điểm ảnh có độ xám nhỏ hơn t về 0 và các điểm ảnh còn lại về 1.
Ngưỡng cục bộ, thay đổi t một cách cục bộ, bằng cách điều chỉnh giá trị của nó theo cường độ cục bộ trung bình.
Với ảnh vân tay chất lượng thấp, phương pháp
ngưỡng cục bộ thường không bảo đảm một kết quả chấp nhận được => cần các giải pháp đặc biệt.
Phương pháp nhị phân hóa
FBI “minutiae reader” – Stock và Swonger (1969)
Dựa vào ngưỡng cục bộ và “slit comparison”, so sánh pixel theo 8 hướng riêng biệt.
Phương pháp tiếp cận của Moayer và Fu (1986)
Dựa vào tính lặp của toán tử Laplacian và một cặp ngưỡng động.
Tại mỗi lần lặp, ảnh được quấn lại qua toán tử Laplacian và các điểm ảnh có cường độ nằm ngoài phạm vi giới
hạn bởi hai ngưỡng được thiết lập để 0 và 1, tương ứng.
Các ngưỡng dần chuyển tới một giá trị duy nhất để đảm bảo một hội tụ.
Phương pháp nhị phân hóa
Phương pháp tiếp cận mờ bởi Verma, Majumdar và Chatterjee (1987)
Dùng một ngưỡng thích hợp để giữ cùng số các pixel 1 và 0 cho mỗi vùng lân cận.
Ảnh được chia thành các vùng nhỏ và mỗi vùng được xử lý riêng biệt.
Mỗi vùng trải qua các bước: làm mịn, mã hóa mờ
cường độ pixel, tăng cường độ tương phản, nhị phân hóa, đếm các pixel 1 và 0, giải mã mờ, và điều chỉnh tham số.
Phương pháp nhị phân hóa
Phương pháp tiếp cận bởi Coetzee và Botha (1993)
Dựa trên việc sử dụng các góc cùng với ảnh độ xám.
Các vân được theo dấu bởi hai cửa sổ cục bộ: một trong ảnh độ xám,một trong ảnh cạnh.
Ở ảnh độ xám: nhị phân hóa được thực hiện với ngưỡng cục bộ.
Ở ảnh cạnh: một đốm màu được dùng để điền vào vùng giới hạn bởi hai vân
Phương pháp nhị phân hóa
Phương pháp tiếp cận bởi Ratha, Chen, và Jain (1995)
Dựa trên phát hiện cao điểm trong các lược đồ xám theo các phần trực giao với hướng vân.
Một cửa sổ có hướng 16x16 tâm tại pixel [x,y]. Lược đồ xám thu được bằng phép chiếu các cường độ pixel vào phần trung tâm.
Một ví dụ về lược đồ độ xám có được thông qua phép chiếu của cường độ pixel trên đoạn tâm tại [x, y]
Phương pháp nhị phân hóa
Lược đồ được làm mịn qua trung bình ở địa phương; các đỉnh núi và hai điểm ảnh lân cận ở hai bên của mỗi đỉnh tạo thành tiền cảnh của hình ảnh kết quả nhị phân.
Phương pháp nhị phân hóa
Domeniconi, Tari và Liang (1998)
Domeniconi, Tari và Liang (1998)
Mô hình các vân lồi và lõm như là chuỗi của cực đại cục bộ và các Mô hình các vân lồi và lõm như là chuỗi của cực đại cục bộ và các đỉnh yên ngựa.
đỉnh yên ngựa.
Các đỉnh cực đại và yên ngựa được phát hiện bằng cách đánh giá Các đỉnh cực đại và yên ngựa được phát hiện bằng cách đánh giá gradient và ma trận Hessian H tại mỗi điểm
gradient và ma trận Hessian H tại mỗi điểm.
Ma trận Hessian của mặt phẳng hai chiều S(x, y) là một ma trận 2x2 đối xứng mà các thành phần là các đạo hàm bậc hai của S đối với
x
x22,xy và y,xy và y22..
Các vector riêng của H là các hướng cùng với độ cong của S là extremized.
Cho p là điểm cố định và cho λ1 và λ2 là các giá trị riêng của H trong p.
Thì p là một tối đa cục bộ nếu λ1 ≤ λ2 <0 và là một điểm yên ngựa nếu