Figure 4 shows the algorithm schema

Figure 4 shows the algorithm schematic. Figure 5 shows the analysis step-by-step.1 The
clear peak and valley in the polar power spectrum (sub-figure (g)) is indicative of the ridgeflow
periodicity and is referred to in the following as the SIVV feature.
The original objective of SIVV analysis is to screen fingerprint image databases for
specimens improperly scanned from fingerprint cards [1]. In the auto-capture process, SIVV
analysis can help to identify the auto-capture failures, identify non-fingerprint images that
may have been incorrectly included in a fingerprint database, etc. The original SIVV
algorithm focuses on the fingerprint datasets that were captured under controlled
environments, such as flat/ten-print or rolled fingerprint database, or mixed database which
contains face, iris and fingerprint, etc. Generally, the fingerprints in such datasets have clean
background and significant less noise compared with the latent fingerprint image dataset.

Kết quả (Việt) 1:

Hình 4 cho thấy các thuật toán sơ. Hình 5 cho thấy sự phân tích bước-bởi-step.1 cácrõ ràng đỉnh núi và thung lũng trong quang phổ điện cực (tiểu hình (g)) là chỉ của ridgeflowtính chu kỳ và được nhắc đến trong những điều sau đây là các tính năng SIVV.Mục tiêu ban đầu của SIVV phân tích là vân tay màn hình cơ sở dữ liệu chomẫu vật không đúng cách quét từ vân tay thẻ [1]. Trong quá trình chụp ảnh tự động, SIVVphân tích có thể giúp để xác định lỗi tự động chụp ảnh, nhận dạng vân tay không hình ảnh màcó thể có được không chính xác bao gồm trong một cơ sở dữ liệu vân tay, vv. SIVV gốcthuật toán tập trung vào các datasets vân tay bị bắt theo kiểm soátmôi trường, chẳng hạn như cơ sở dữ liệu vân tay mười-phẳng in ấn hoặc cán, hoặc cơ sở dữ liệu hỗn hợp đócó mặt, iris và dấu vân tay, vv. Nói chung, dấu vân tay ở datasets như vậy có sạchbối cảnh và đáng kể tiếng ồn ít hơn so với bộ dữ liệu hình ảnh tiềm ẩn dấu vân tay.

Kết quả (Việt) 2:

Hình 4 cho thấy sơ đồ thuật toán. Hình 5 cho thấy phân tích các bước-by-step.1 Các
đỉnh rõ ràng và thung lũng trong quang phổ điện cực (sub-hình (g)) là biểu hiện của ridgeflow
tính chu kỳ và được nhắc đến trong những điều sau đây là tính năng SIVV.
Bản gốc mục tiêu của phân tích SIVV là để sàng lọc cơ sở dữ liệu hình ảnh dấu vân tay cho
mẫu vật không đúng cách quét từ thẻ vân tay [1]. Trong quá trình tự động chụp, SIVV
phân tích có thể giúp xác định những thất bại tự động nắm bắt, xác định hình ảnh phi vân tay mà
có thể đã được cách sai trong một cơ sở dữ liệu vân tay, vv SIVV gốc
thuật toán tập trung vào các bộ dữ liệu vân tay mà bị bắt dưới kiểm soát
môi trường, chẳng hạn như bằng phẳng / mười-in hoặc cơ sở dữ liệu vân tay cán, hoặc cơ sở dữ liệu hỗn hợp mà
có mặt, mống mắt và dấu vân tay, vv Nói chung, các dấu vân tay trong bộ dữ liệu như vậy có sạch
nền và ít tiếng ồn đáng kể so với các dữ liệu hình ảnh vân tay tiềm ẩn.