Fingerprint classification isstilla

Fingerprint classification isstillachallengingproblemduetolargeintra-classvariability,smallinter-class
variabilityandthepresenceofnoise.Todealwiththesedifficulties, weproposearegularizedorientation
diffusion modelfor fingerprint orientationextractionandahierarchicalclassifier for fingerprint
classification inthispaper.Theproposedclassification algorithmiscomposedof five cascadingstages.
The first stagerapidlydistinguishesamajorityofArchbyusingcomplex filter responses.Thesecond
stage distinguishesamajorityofWhorlbyusingcorepointsandridgeline flow classifier.Inthethird
stage, K-NN classifier finds thetoptwocategoriesbyusingorientation field andcomplex filter responses.
In thefourthstage,ridgeline flow classifier isusedtodistinguishLoopfromotherclassesexceptWhorl.
SVM isadoptedtomakethe final classification inthelaststage.Theregularizedorientationdiffusion
model hasbeenevaluatedonaweb-basedautomatedevaluationsystemFVC-onGoing,andapromising
result isobtained.Theclassification methodhasbeenevaluatedontheNISTSD4.Itachieveda
classification accuracyof95.9%for five-class classification and97.2%forfour-classclassification without
rejection.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

ลายนิ้วมือประเภท isstillachallengingproblemduetolargeintra-classvariability, smallinter ชั้นvariabilityandthepresenceofnoise Todealwiththesedifficulties, weproposearegularizedorientationorientationextractionandahierarchicalclassifier ลายนิ้วมือ modelfor แพร่สำหรับลายนิ้วมือประเภท inthispaper Theproposedclassification algorithmiscomposedof 5 cascadingstagesตอบของกรอง stagerapidlydistinguishesamajorityofArchbyusingcomplex แรก Thesecondขั้น distinguishesamajorityofWhorlbyusingcorepointsandridgeline กระแส classifier Inthethirdระยะ เอ็นเอ็นเค classifier พบ thetoptwocategoriesbyusingorientation ฟิลด์ andcomplex กรองคำตอบใน thefourthstage, ridgeline กระแส classifier isusedtodistinguishLoopfromotherclassesexceptWhorlSVM isadoptedtomakethe ประเภทสุดท้าย inthelaststage Theregularizedorientationdiffusionรุ่น hasbeenevaluatedonaweb-basedautomatedevaluationsystemFVC-ต่อเนื่อง andapromisingผล isobtained Theclassification methodhasbeenevaluatedontheNISTSD4.Itachievedaประเภท accuracyof95.9%for ประเภท 5 ชั้น and97.2%forfour-classclassification ไม่มีการปฏิเสธการ

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

จำแนกลายนิ้วมือ
weproposearegularizedorientation
แพร่ modelfor orientationextractionandahierarchicalclassifier ลายนิ้วมือลายนิ้วมือสำหรับ
inthispaper.Theproposedclassification จำแนก algorithmiscomposedof ห้า cascadingstages.
กรอง stagerapidlydistinguishesamajorityofArchbyusingcomplex แรก responses.Thesecond
เวที distinguishesamajorityofWhorlbyusingcorepointsandridgeline classifier.Inthethird
ไหลเวทีลักษณนามK-NN พบว่าการตอบสนองของสนาม thetoptwocategoriesbyusingorientation กรอง andcomplex.
ใน thefourthstage, ลักษณนามไหลเนิน isusedtodistinguishLoopfromotherclassesexceptWhorl.
SVM isadoptedtomakethe inthelaststage.Theregularizedorientationdiffusion
สุดท้ายจำแนกรูปแบบhasbeenevaluatedonaweb-basedautomatedevaluationsystemFVC-อย่างต่อเนื่อง andapromising
ผล isobtained.Theclassification methodhasbeenevaluatedontheNISTSD4.Itachieveda
จำแนก accuracyof95.9% สำหรับการจำแนกระดับห้า and97.2% forfour-classclassification
โดยไม่ปฏิเสธ

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

การจำแนกลายนิ้วมือ isstillachallengingproblemduetolargeintra classvariability smallinter , เรียน variabilityandthepresenceofnoise.todealwiththesedifficulties weproposearegularizedorientation

, การแพร่เกิดได้ orientationextractionandahierarchicalclassifier การจำแนกลายนิ้วมือลายนิ้วมือสำหรับ inthispaper

theproposedclassification algorithmiscomposedof
5 cascadingstages .ครั้งแรก stagerapidlydistinguishesamajorityofarchbyusingcomplex กรองการตอบสนอง ในขั้นที่สอง
distinguishesamajorityofwhorlbyusingcorepointsandridgeline ไหลลักษณนาม เวที inthethird
, k-nn ลักษณนามพบ thetoptwocategoriesbyusingorientation ด้านการตอบสนองในลักษณะ ได้แก่ ตัวแบบการไหล thefourthstage
,
isusedtodistinguishloopfromotherclassesexceptwhorl เนิน .หมวดหมู่ inthelaststage SVM isadoptedtomakethe สุดท้าย . theregularizedorientationdiffusion
รูปแบบ hasbeenevaluatedonaweb basedautomatedevaluationsystemfvc อย่างต่อเนื่อง andapromising
ผลโดย . theclassification methodhasbeenevaluatedonthenistsd4 . itachieveda
การจำแนก accuracyof95.9 % 5 ชั้นหมวดหมู่ and97.2 % forfour
classclassification โดยไม่ปฏิเสธ