1、以下这些语句存在若干问题，包括语法错误、标点使用不当、语句不通畅及信息不完整——“.....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。获得指纹垂直方向的过程是第步执行的。紧接着便是对指纹核心点的检测。核心点的检测可以识别任何类型的指纹。这种发达的算法是通过使用具有较大的内部数据库的基于行的特征提取算法和指纹识别竞赛样品来测试的。要是没有低质量的图像，那些导致存在于细节点中的差异的受损的峰值会被识别出来。提出了这算法之后，的受检测的图像会被垂直方向，它的真实性通过比较同样本中已定位和未定位的图像中的详细细节来验证的。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的脊和沟的图案。在良好的或狭小的水平下，山谷和山脊的特征被称为细节。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的偏离。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的图像增强之前。所以......”。

2、以下这些语句存在多处问题，具体涉及到语法误用、标点符号运用不当、句子表达不流畅以及信息表述不全面——“.....已开发出的算法已经经过台具有因特尔赛扬,.，内存.的上仿真调试以及测试，并采用.图像处理工具。对于该算法的验证过程，数据库使用个指纹样本指标和些随机选取的样本。.实验结果如果图像被垂直定位在逆时针方向，那么旋转角度是正的，相反则是负的。下图描绘了数据库和内部数据库的样本。此外，旋转图像也随其核心点显示出来。图的输入图像，旋转图像和核心点。旋转角度是.度的输入图像，旋转图像和核心点。旋转角度是.度内部的输入图像，旋转图像和核心点。旋转角度是.度内部的输入图像，旋转图像和核心点。旋转角度是.度。核心检测经过种类型的指纹分类测试。通过人工对比发现了该核心检测算法提供了令人满意的效果。通过选择核心点周围的个像素，核心点和高曲率模式的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的算法，旋转图像的分岔和终止的数量变化被落实。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，表示分岔数量，表示终端数量......”。

3、以下这些语句在语言表达上出现了多方面的问题，包括语法错误、标点符号使用不规范、句子结构不够流畅，以及内容阐述不够详尽和全面——“......个指纹的脊线的局部方向被估计出来，同时区域掩码被应用。图核心检测后的结果.带有标记为红色候选核心像素的细化图像.桥接和减少邻近点后的结果.实施条件和后的结果.最终核心检测图像.得到每个的窗口之间的角度的不同后，接下来的便发生转变。设是窗口中第个元素的差角。.通过考虑所有像素的位置将候选核心像素选择出来，这些位置所在窗口的所有差异值总和在左右，这些窗口的可接受误差为.现在所有的候选图像彼此接近的桥接在起，只考虑区域的质心。.考虑到每个候选核心点周围的细化图像，选取个的窗口，窗口每侧的像素被设为,。.最后步，如果被标记的像素不止个，最接近指纹掩码中心的候选像素就被视为被确定的核心点。.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。对已裁剪下来的相关区域，核心点周围的个像素被挑选出来。图核心检测后的结果.输入到算法.我们的方法得到的输出.特征提取基于线性提取算法是用来在相关图像的确定区域中发现特征的......”。

4、以下这些语句该文档存在较明显的语言表达瑕疵，包括语法错误、标点符号使用不规范，句子结构不够顺畅，以及信息传达不充分，需要综合性的修订与完善——“.....这样本可以确保嵌入式特征的发现。核心点周围的细节扮演了个重要的角色，这是因为它在许多应用中特别是指纹分类，指纹分析都起到了很重要的作用。用户行为和环境方面的考虑，譬如扫描手指的角度和位置，传感器上的污垢或残留物，手指上的损伤或残留物等也都是指纹匹配和分析所必需的。当从同个样本中收集多个样值可能实现时，指纹登记的质量是可能实现的。在那些决策可以用现有的模板的地方都有许多应用。当方向场非常混乱而且可能因手指裂缝存在造成的低结构线索误导时，现有的方法便不能很好地处理低质量的指纹。最初时，录入的指纹是通过循环算法垂直定位的。图像方向是通过轴和椭圆的长轴之间的夹角估计的。带有到的角位移的高质量图像都会被很好地垂直定向。在被提出的算法中，候选核心图像是通过考虑所有的图像区域挑选出来的，这些区域中窗口内的差异值总和大约在左右，公差值为。然后所有彼此接近的候选图像和被认为是该区域的质心的点桥接在起。垂直方向和核心检测之后，带有核心点和高曲率模式的相关区域通过在核心点周围选取个像素被裁切......”。

5、以下这些语句存在多种问题，包括语法错误、不规范的标点符号使用、句子结构不够清晰流畅，以及信息传达不够完整详尽——“.....曲率计数方向已经被应用于粗糙的核心点检测，与此同时，区域技术几何被应用于精细的核心点检测。然而这种算法不能定位指纹弧形结构的核心点。已提出的般的关系图只有定向段之间的相邻关系。扩展关系图有另外的介于段和每段的方向边界信息。核心检测作为第二阶段进行。现在的算法大多是基于庞加莱的计算指数的，利用的是计算的指纹的方向场。基于庞加莱指数的方法的缺点是倾向于回归于奇异点的假阳性检测，特别是质量退化的指纹。扩展关系图包含了额外的介于段与每段方向的边界信息。在所提出的方法中，方向被从细化的图像然后是为核心点挑选候选像素的差角中计算出来。通过进步的处理，正确的候选像素被确认出来，虚假像素被消除。垂直方向和核心检测之后的经过预处理后的指纹被应用于基于行的指纹特征提取算法。.提出的算法图所示的方框图显示了两级处理在虚线框所示。为了指纹图像的增强，种有效的以滤波器为基础的方法被采用了。同时对二进制图像进行细化。进行形态滤波以完善脊的三个阶段。图像取向，增强......”。

6、以下这些语句存在多方面的问题亟需改进，具体而言：标点符号运用不当，句子结构条理性不足导致流畅度欠佳，存在语法误用情况，且在内容表述上缺乏完整性。——“.....通过使用连接成分分析和脊线跟踪的方法，所有的相对于所有像素的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的。为了验证细节，对特征点提取的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.数据设置数据库中的指纹图像和内部数据库被用来评估所提出的预处理算法。内部数据库的指纹图像通过使用韩国康联讯科技股份的生物识别解决方案制造的扫描仪收集起来。图像的尺寸是带有尺寸为的位灰度级别，内部数据库的是带有尺寸为的位灰度级别和的分辨率级别。数据库包含多张分类为到的图像，在每个类别中包含有相同的手指的个样本。图像编号为到。内部数据库的指纹采集的是不分性别和年龄的各国人民的。当这些指纹没有任何限制被拍摄下来，扫描仪的压力和方向便施加在上面。每个人的十个手指都被扫描。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，另外两个则是不同的方向。总之，内部数据库包含个人的个指纹样本，和个食指样本......”。

7、以下这些语句存在标点错误、句法不清、语法失误和内容缺失等问题，需改进——“.....图图像定位和核心检测过程流图.图像定位输入的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的大小。假设，表示组二维灰度像素，图说明了在图像旋转过程中的步骤。输入图像图像定位核心检测相关区域选择性能评估的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的脊区。给定的图像被分割成块儿大小，并且每个区域中的标准偏差被估计出来。如果标准差高于阈值，则被标记为指纹的部分。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的阈值接近于单位标准差。掩膜图像是利用方程，和得到的。其中，是所需的平均，是所需的方差。.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的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的结构元素对象，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的操作。这将填满图像的区域和缺陷。通过个结构元素，扩张的掩膜图像，被，表示出来......”。

8、以下文段存在较多缺陷，具体而言：语法误用情况较多，标点符号使用不规范，影响文本断句理解；句子结构与表达缺乏流畅性，阅读体验受影响——“.....该过程基于行的特征提取与开发是由作者验证的。本论文结构如下。第二节讨论文献综述，第三节介绍该算法的步骤，第四节包含通过使用基于行的特征提取算法的实验结果，紧接着第五部分是总结。.文献综述在现实生活中，数据库录入的指纹并没有完全垂直取向，并且可能取代尖瘦地远离垂直方向。等人表明图像的旋转通过在匹配阶段对循环的特征值的特征编码被部分处理。在将来，图像的旋转将会通过从图像数据中自动确定指纹被正确处理。方向场通过采用基于神经网络，基于梯度和基于过滤器的方法被可靠地估计出来。由于过滤器数量是有限的，基于过滤器的方法不如基于梯度的方法准确。等人提出种以从组已得的滤波后的图像中估计方向场的分解方法，通过将组滤波器应用在输入的指纹图像上。虽然这种算法可以获得更为可靠的方向估计即使是损坏的图像，但是它繁杂的计算使得它不适用于在线验证系统。新提出的算法用来准确跟踪角位移，竖直翻转图片不会影响画面质量。当非线性边界曲线变得更高时，很难准确地检测指纹核心......”。

9、以下这些语句存在多方面瑕疵，具体表现在：语法结构错误频现，标点符号运用失当，句子表达欠流畅，以及信息阐述不够周全，影响了整体的可读性和准确性——“.....侵蚀的，被，表示出来。.指纹方向估计以掩膜图像作为输入，轴与椭圆长轴之间的方向和夹角被计算出来，这个椭圆包围了以相同时刻作为第二区域的图像。像素的归化二阶中心距被计算出来，该像素具有该区域单位长度的十二分之。.方向角的识别如果方程中得到的定位小于零，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的。最邻近的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的结构元素磁盘的形态的磨损的掩码，来获得旋转后图像的掩码。最后，通过转变在掩膜区域值的最大值来获得最终的旋转图像。图旋转后的结果.输入图像.滤波前的掩码图像.形态滤波后的掩膜.旋转后的图像.增强基于滤波器的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的本地定位估计。进行疏果是为了得到二值图像。图画质增强后的结果.旋转后的图像.灰度增强图像.二值增强图像.细化后的图像.核心检测已提出的核心检测算法如下。......”。