In this section, we examine how wel

In this section, we examine how well the function proposed in Section 2 fits minutiae.
However, fitting the function m(x, y) to the data is a difficult optimization problem.
Therefore, as a first attempt, we estimate the parameters h,a and b from data
directly and then fit the minutia function. Least-squares estimates of the minutia location,
(x' , y' ) , and orientation, q , are obtained by finding

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

ในส่วนนี้ เราตรวจสอบฟังก์ชันที่นำเสนอใน 2 ส่วนเหมาะกับ minutiae วิธีที่ดี อย่างไรก็ตาม m ฟังก์ชัน (x, y) ได้ข้อมูลพอดีมีปัญหาปรับยาก ดังนั้น เป็นความพยายามแรก เราประเมินพารามิเตอร์ h แบบ b จากข้อมูลและ โดยตรง และเหมาะสมแล้ว สำหรับฟังก์ชัน minutia กำลังสองน้อยสุดประเมินสถานการ minutia (x', y'), และแนว คำถาม ได้รับ โดยการหา

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

ในส่วนนี้เราตรวจสอบวิธีการที่ดีฟังก์ชั่นที่นำเสนอในส่วนที่ 2 เหมาะกับข้อปลีกย่อย.
อย่างไรก็ตามเหมาะสมเมตรฟังก์ชั่น (x, y) กับข้อมูลที่เป็นปัญหาการเพิ่มประสิทธิภาพยาก.
ดังนั้นจึงเป็นความพยายามครั้งแรกเราประมาณค่าพารามิเตอร์ชั่วโมง, A และ B จากข้อมูล
โดยตรงและจากนั้นพอดีกับฟังก์ชั่น minutia อย่างน้อยสี่เหลี่ยมประมาณการของสถานที่ตั้ง minutia,
(x ', y') และการวางแนว, Q, จะได้รับโดยการหา

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

ในส่วนนี้เราตรวจสอบว่าฟังก์ชันที่เสนอในส่วนที่ 2 พอดีข้อปลีกย่อย .
แต่พอดีฟังก์ชัน M ( x , y ) ข้อมูลที่เป็นปัญหาการเพิ่มประสิทธิภาพยาก
ดังนั้น , เป็นครั้งแรก , เราคาดว่าค่า H , A และ B จากข้อมูล
โดยตรงแล้วพอดีกับฟังก์ชัน minutia . อย่างน้อยสี่เหลี่ยมประมาณการที่ตั้ง minutia
( , x ' Y ' ) , และการวางคิวที่ได้จากการหา