1、“.....旋转角度是度输入图像，旋转图像和核心点。旋转角度是度内部输入图像，旋转图像和核心点。旋转角度是度内部输入图像，旋转图像和核心点。旋转角度是度。核心检测经过种类型指纹分类测试。通过人工对比发现了该核心检测算法提供了令人满意效果。通过选择核心点周围个像素，核心点和高曲率模式相关区域被裁剪下来。在此算法中，被设定为。通过进行旋转处理和使用基于行算法，旋转图像分岔和终止数量变化被落实。该算法测试如下。和内部数据库各随机选取五个样本。对输入图像进行特征提取，表示分方法被采用了。同时对二进制图像进行细化。进行形态滤波以完善脊三个阶段。图像取向，增强，核心检测过程和寻找相关区域过程如下。图图像定位和核心检测过程流图图像定位输入图像被从图形文件中读取出来。采用双线性插值来调整图像大小到个标准或假设大小。假设，表示组二维灰度像素......”。

2、“.....输入图像图像定位核心检测相关区域选择性能评估特征提取图像增强图指纹旋转过程归化和分割这过程确定了输入图像脊区。给定图像被分割成块儿大小，并且每个区域中标准偏差被估计出来。如果标准差高于阈值，则被标记为指纹部分。图像被标准化归零，单位标准差之前执行此过程以便于指定阈值接近于单位标准差。掩膜图像是利用方程，和得到。其中，是所需平均，是所需方差。形态滤波形态滤波主要是基于些数学形态学变换。在这里，归化和分割形态滤波器指纹定位评估方向角识别垂直定位我们对归化分割灰度图像进行形态封闭以得到封闭图像。结构元素必须是个单结构元素对象，而不是数组对象。形态学闭操作是种扩大，其次是侵蚀，两者都是使用相同结构元素操作。这将填满图像区域和缺陷。通过个结构元素，扩张掩膜图像，被，表示出来。通过个结构元素，侵蚀，被，表示出来。指纹方向估计以掩膜图像作为输入......”。

3、“.....这个椭圆包围了以相同时刻作为第二区域图像。像素归化二阶中心距被计算出来，该像素具有该区域单位长度十二分之。方向角识别如果方程中得到定位小于零，方向角为负，如果大于零，方向角则为正。这样做是为了保证旋转时是否顺时针为负，逆时针为正。垂直方向计算旋转角度是用来旋转整个图像。最邻近插值被用来在旋转图像中设置像素值。通过稍微收缩具有以三为半径结构元素磁盘形态磨损掩码，来获得旋转后图像掩码。最后，通过转变在掩膜区域值最大值来获得最终旋转图像。图旋转后结果输入图像滤波前掩码图像形态滤波后掩膜旋转后图像增强基于滤波器方法被用来增强图像。增强流程包括归化，脊区域分割，小对象移除和指纹脊区域本地定位估计。进行疏果是为了得到二值图像。图画质增强后结果旋转后图像灰度增强图像二值增强图像细化后图像核心检测已提出核心检测算法如下......”。

4、“.....个指纹脊线局部方向被估计出来，同时区域掩码被应用。图核心检测后结果带有标记为红色候选核心像素细化图像桥接和减少邻近点后结果实施条件和后结果最终核心检测图像得到每个窗口之间角度不同后，接下来便发生转变。设是窗口中第个元素差角。通过考虑所有像素位置将候选核心像素选择出来，这些位置所在窗口所有差异值总和在左右，这些窗口可接受误差为现在所有候选图像彼此接近桥接在起，只考虑区域质心。考虑到每个候选核心点周围细化图像，选取个窗口，窗口每侧像素被设为，。最后步，如果被标记像素不止个，最接近指纹掩码中心候选像素就被视为被确定核心点。相关区域我们完成核心点检测，相关区域就被从图像中裁剪下来。对已裁剪下来相关区域，核心点周围个像素被挑选出来。图核心检测后结果输入到算法我们方法得到输出特征提取基于线性提取算法是用来在相关图像确定区域中发现特征......”。

5、“.....通过使用连接成分分析和脊线跟踪方法，所有相对于所有像素连接线段都被确定下来。特征提取过程是通过阻滞处理实现。为了验证细节，对特征点提取图像进行后加工处理。两特征体如图所示，红色表示分支，黄色表示终止。图特征提取过程输入图像特征提取图像红色代表分叉黄色代表终止数据设置数据库中指纹图像和内部数据库被用来评估所提出预处理算法。内部数据库指纹图像通过使用韩国康联讯科技股份生物识别解决方案制造扫描仪收集起来。图像尺寸是带有尺寸为位灰度级别，内部数据库是带有尺寸为位灰度级别和分辨率级别。数据库包含多张分类为到图像，在每个类别中包含有相同手指个样本。图像编号为到。内部数据库指纹采集是不分性别和年龄各国人民。当这些指纹没有任何限制被拍摄下来，扫描仪压力和方向便施加在上面。每个人十个手指都被扫描。为了检测该算法，每个人被扫描三个图像，其中个是垂直方向......”。

6、“.....总之，内部数据库包含个人个指纹样本，和个食指样本。数据库中指纹图像质量也在发生变化。已开发出算法已经经过台具有因特尔赛扬，，内存上仿真调试以及测试，并采用图像处理工具。对于该算法验证过程，数据库使用个指纹样本指标和些随机选取样本。实验结果如果图像被垂直定位在逆时针方向，那么旋转角度是正，相反则是负。下图描绘了数据库和内部数据库样本。此外，旋转图像也随其核心点显示出来。图输入图像，旋转图像和核心点。旋转角度是度输入图像，旋转图像和核心点。旋转角度是度内部输入图像，旋转图像和核心点。旋转角度是度内部输入图像，旋转图像和核心点。旋转角度是度。核心检测经过种类型指纹分类测试。通过人工对比发现了该核心检测算法提供了令人满意效果。通过选择核心点周围个像素，核心点和高曲率模式相关区域被裁剪下来。在此算法中，被设定为。通过进行旋转处理和使用基于行算法......”。

7、“.....该算法测试如下。和内部数据库各随机选取五个样本。对输入图像进行特征提取，表示分，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，中文字种对指纹预处理和特征提取的高效算法摘要在实践中，对于指纹扫描认证的定位并没有得到最大的重视，尤其是在注册登记和对于拒绝正版用户的结果的应用上。此外，用户行为和环境条件降低了对于指纹认证的真正接受率。为了克服这些局限，种有效的预处理算法被提了出来，以获得指纹认证与分析的核心点周围的垂直方向和高峰值曲率区域。这算法的应用分为两个阶段。方法被采用了。同时对二进制图像进行细化。进行形态滤波以完善脊三个阶段。图像取向，增强，核心检测过程和寻找相关区域过程如下。图图像定位和核心检测过程流图图像定位输入图像被从图形文件中读取出来。采用双线性插值来调整图像大小到个标准或假设大小。假设......”。

8、“.....图说明了在图像旋转过程中步骤。输入图像图像定位核心检测相关区域选择性能评估特征提取图像增强图指纹旋转过程归化和分割这过程确定了输入图像脊区。给定图像被分割成块儿大小，并且每个区域中标准偏差被估计出来。如果标准差高于阈值，则被标记为指纹部分。图像被标准化归零，单位标准差之前执行此过程以便于指定阈值接近于单位标准差。掩膜图像是利用方程，和得到。其中，是所需平均，是所需方差。形态滤波形态滤波主要是基于些数学形态学变换。在这里，归化和分割形态滤波器指纹定位评估中文字种对指纹预处理和特征提取高效算法摘要在实践中，对于指纹扫描认证定位并没有得到最大重视，尤其是在注册登记和对于拒绝正版用户结果应用上。此外，用户行为和环境条件降低了对于指纹认证真正接受率。为了克服这些局限，种有效预处理算法被提了出来，以获得指纹认证与分析核心点周围垂直方向和高峰值曲率区域......”。

9、“.....获得指纹垂直方向过程是第步执行。紧接着便是对指纹核心点检测。核心点检测可以识别任何类型指纹。这种发达算法是通过使用具有较大内部数据库基于行特征提取算法和指纹识别竞赛样品来测试。要是没有低质量图像，那些导致存在于细节点中差异受损峰值会被识别出来。提出了这算法之后，受检测图像会被垂直方向，它真实性通过比较同样本中已定位和未定位图像中详细细节来验证。关键词垂直方向，高峰值曲率区域，核心点检测，特征提取。引言指纹是指尖表面脊和沟图案。在良好或狭小水平下，山谷和山脊特征被称为细节。事实上，指纹并没有被精确地垂直方向，并且可能会产生相对于假定垂直方向偏离。在本论文中，指纹图像旋转被很好地执行在对于高曲率区域围绕核心点提取过程中图像增强之前。所以，个好定位模式可以提供个样本综合性状，这样本可以确保嵌入式特征发现。核心点周围细节扮演了个重要角色......”。