指纹门禁考勤一体机中节点的介绍

　　节点的常规特征包括坐标、方向和类型。许多算法除了使用常规特征外，还提取一些局部特征，如与节点相连的指纹。提取与节点相连的纹线信息时，对于端节点可以直接提取和该节点相连的纹线，对于分叉点必须提取两个分叉中的一条。由于受指纹图像质量的影响，节点提取算法计算出来的节点类型可能不太稳定，对于一个别所示的端点，可能会得到指纹门禁中所示的三种不同的提取结果；类似地，对于)所示的分又点，可能舍得到所示的三种不同的提取结果。这样，在不同指纹图像中提取的同一节点的相关纹线也具有不稳定性，这种不稳定性会影响纹线的匹配。相对由于节点类型的不稳定性导致提取的纹线形状的不稳定性来说，节点周围的方向特征要稳定得多。对于提取与节点相关的什么样的局部特征，应该从以下几方面考虑：(1)特征的稳定性，(2)能否提高识别的正确率，(3)特征的长度，(4)计算的复杂性，(5)能否有助于对节点排序以提高节点查找速度。
 

　　因为节点类型提取的不稳定性，所以本章方法不区分节点类型。因为方向信息的相对稳定性，所以本章方法提取节点周围相对节点的局部相对方向信息。局部相对方向是一种围绕节点的局部特征，可以用来匹配两一个相应的采样点，具有相同的纹路方向，4和4‘具有相同的纹路方向，所以M和4之间以及之间具有相同直接方向差但它们具有不同累计方向差这种不同由从节点到采样点的纹路方向变化方式不同引起，删可以记录这种变化方式，而删则无法记录。所以，采用累计方向差作为采样点的局部相对方向。
 

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