在指纹门禁控制器的指纹识别中给出了一个神经网络对因像块在16个方向(将纹路方向量化为16个方向，在梯度矢量方法下图像块叮1的量化方向,而其真实量化方向应该更好，根据计算结果。一般来说，对于质量较低的纹路图像块，其在真实纹路方向上有较大的响应，在其他和真实纹路方向差异较大的方向上也可能会有较大响应．在非真实方向上的响应较大是由图像噪音引起的；对于质量较高的纹路图像块，在和真实纹路方向差异较小的方向上有较大响应，而在其他方向上响应较小，如在前面指纹识别中描述的所示；对于非纹路图像块，在每个方向上的响应都较小。对于低质量区域，如果所有图像块在用特定方法(比如梯度矢量法)计算出的纹路方向错误，而且有些块在错误方向上有较大响应，则该区域很可能会被划分为前景，但其方向错误，因而无法正确提取特征；如果能够正确计算或纠正这些区域的方向，则这是更好的改进方法，该方法通过计算神经网络对各图像块在各个方向上的响应来计算指纹图像的方向场。
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