– Segmentación de huellas dactilares.

Desde cualquier imagen, nuestro algoritmo puede detectar y segmentar huellas digitales automáticamente. También puede aplicar una superposición opcional para mostrar la ubicación de los segmentos.

– Evaluación de la calidad de la impresión digital.

Las imágenes se pueden verificar para detectar la presencia de una huella dactilar, así como la clasificación de huellas dactilares utilizando el estándar NFIQ Fingerprint Image Quality. Una tarjeta de huellas dactilares típica da como resultado aproximadamente 10 megabytes de datos de mapa de bits digitalizados, gracias a nuestra implementación de WSQ, esto se puede reducir en gran medida a menos de 1 megabyte de tamaño.

– Codificación.

Nuestro codificador de huellas dactilares produce modelos basados ​​en estándares utilizando la última especificación ANSI INCITS 378-2009.

– Coincidiendo.

Se utiliza mucha información durante el partido, incluida la ubicación de los minutos, el flujo de crestas, el conteo de crestas, las clasificaciones, el núcleo y los deltas. Nuestro SDK proporciona funciones de coincidencia fáciles de 1 a 1 o 1 a varios.- Integração.

Admite los principales entornos de desarrollo.

• C ++ / C # / VB / Perl / Java.
• A salvo de amenazas.
• Desarrollo rápido de aplicaciones.
• Documentación completa del SDK.
• Lleve su aplicación al mercado más rápido.

– Ejemplos de código.

• Código de muestra: 
• Codifique y combine usando JAVA.
• Ejemplo de código: obtenga la puntuación NFIQ con JAVA.
• Código de muestra: segmentar cuatro dedos usando JAVA.
• Código de muestra: segmentar dos dedos usando JAVA.