指纹读头中指纹识别小面积匹配

在指纹识别中方法对齐后得到，两幅图像对齐尼，每个区域甲的万间差异侧，BM方法将很难进一步区分。对指纹注册阶段和识别阶段的每次匹配BM方法都要用八个方向的伽滤波器和指纹图像做卷积运算，在指纹读头上，以查表方式实现滤波器，对于248的图像，完成这种卷积运算大约需要19以上。因此，蜘方法难以满足实时系统和一对多系统对时间的要求。事实上，RM使用的纹理特征是和纹路方向高度相关的，由指纹图像的方向场可以得到大致的纹理模式。另外，有的指纹图像经常会有如前面所示的大面积的不合节点的区域，这些不含节点的区域无法用节点匹配的方法进行匹配。为了匹配小面积指纹图像和不合节点的图像区域，可以结合节点和方向场进行匹配，首先基于节点进行旋转和乎移对齐，然后计算旋转平移对齐后的两个方向场的一致性。不合节点的区域在基于节点的匹配方法中不会发生作用，但在方向场的匹配中可以起到匹配作用，方向场的计算在提取指纹节点信息时进行，在匹配阶段无须计算方向场。该方法和8M方法一样可以比基于节点的方法更有效地区分两个指纹，同时在时间代价和存储代价上比RM方法更小。