紋路傾率計(jì)算是指計(jì)算紋路間距，許多算法，如分割算法、增
強(qiáng)算法、紋路提取算法等，經(jīng)常用到頻率特征。一種計(jì)算紋路頻率
的方法是傅立葉分析法125.401，如圖1.12所示:原始圖像區(qū)域(。)經(jīng)
傅立葉變換后得到頻譜圖像(b)，在頻譜圖像中呈現(xiàn)兩個(gè)峰值.峰
值連線方向?yàn)榧y路垂直方向，連線的長(zhǎng)度與圖像區(qū)域(a)的紋路平
均間距有關(guān)，由峰值連線的長(zhǎng)度可以計(jì)算出紋路頻率。但低質(zhì)量
的圖像區(qū)域經(jīng)過(guò)傅立葉變換后，將不會(huì)有明顯的峰值。另一種計(jì)
算頻率的方法是投影法感應(yīng)卡考勤機(jī)，.41..x1，先將圖像區(qū)域在紋路垂直方向上
投影，再計(jì)算投影信號(hào)的頻率。
    核心點(diǎn)和三角點(diǎn)在指紋分類、索引和匹配中起著重要作用。
核心點(diǎn)和三角點(diǎn)統(tǒng)一稱為奇異點(diǎn)。Henry分類模式根據(jù)三角點(diǎn)和
核心點(diǎn)的數(shù)量和位置關(guān)系將指紋分為五類，有些識(shí)別算法要求圖
像中必有核心點(diǎn)。檢測(cè)核心點(diǎn)和三角點(diǎn)的方法有基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的
方法回、基于方向場(chǎng)局部能量的方法仁川、基于局部區(qū)域方向場(chǎng)
Sine分量差值的方法[u1、多辨分析的方法[s-4!1、基于Markov模型
的方法[A]、基于復(fù)數(shù)濾波器的方法( J 0 Park["]標(biāo)記方向場(chǎng)中的水
平方向來(lái)定位核心點(diǎn)作為指紋的參考點(diǎn)，Park方法要求手指不能
任意旋轉(zhuǎn)。CappW[s1,Maio[p1、 Hung[‘和Ramp[‘將方向場(chǎng)按方向
的一致性分塊，通過(guò)考查相鄰區(qū)域公共邊的特征來(lái)檢側(cè)核心點(diǎn)和
三角點(diǎn)。Novikov[ss1和Rerkari[571通過(guò)計(jì)算若干與紋路垂直的直線
的交點(diǎn)來(lái)檢測(cè)核心點(diǎn)。檢測(cè)核心點(diǎn)和三角點(diǎn)最著名的方法是基于
Poin二指數(shù)的方法121.23.3D.2.91。該方法最先由‘wape [211引進(jìn)。
指紋圖像中某一點(diǎn)的Poin二指數(shù)是指以該點(diǎn)為中心，圍繞該點(diǎn)
從附近某點(diǎn)出發(fā)逆時(shí)針?lè)较蜃咭蝗氐皆瓉?lái)位It得到的累計(jì)紋路
方向變化。在雙核心點(diǎn)處的Poin，指數(shù)為3600，在單核心點(diǎn)處
的Poin，指數(shù)為1800感應(yīng)卡_百度百科，在三角點(diǎn)處的Poin~指數(shù)為一1800，而在
其他地方Poi。指數(shù)則為00。核心點(diǎn)和三角點(diǎn)位置的準(zhǔn)確檢測(cè)
依賴于紋路方向的準(zhǔn)確計(jì)算，錯(cuò)誤的方向會(huì)產(chǎn)生許多干擾核心點(diǎn)
和三角點(diǎn)。為了糾正錯(cuò)誤的方向計(jì)算，往往采用低通建波器對(duì)方
向場(chǎng)過(guò)濾，而經(jīng)過(guò)低通濾波后方向場(chǎng)中核心點(diǎn)處的方向往往會(huì)偏
離真實(shí)方向，從而使得檢測(cè)出的核心點(diǎn)的位置偏離真實(shí)位置。

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