指纹门禁考勤一体机系统中正确的纹路区域，c8的值较小，这是一种很正常的现象。
 

　　纹路方向平滑投影信号波谷高度的方差，记为c9。方向计算正确的纹路区域，c9的值较小。
 

　　纹路方向平滑投影信号的平均波峰高度和平均波谷高度的差，记为clo。方向计算正确的纹路区域，平均波峰高度对应纹谷灰度，平均波谷高度对应纹脊灰度，纹脊和纹谷具有一定的灰度差，因此小的clo值意味者该区域不含纹路或者方向计算错误。
 

　　纹路方向平滑投影信号波峰波谷间距方差，记为c110对于方向计算正确的纹路区域，纹脊和纹谷之间的距离大致相等，因此c11的值较小，而其他方向计算错误的区域C11的值较大。方向正确性计算与图像初分割
 

　　对于指纹图像中每个图像块的方向计算结果，根据前面所列出的特征确定该方向计算结果的正确性，方向正确性的计算采用BP神经网络。列进行学习，如图2.10(b)所示。在学习阶段，对于正确的方向(正样本)，神经网络输出为1，对于错误的方向(反样本)输出为oo考虑指纹分割，将含有纹路的图像块中方向计算正确的块作为正样本，将不含纹路的块和方向计算错误的块作为反样本，如图2.11所示。最后可以用经过训练的神经网络来判断2.3.1节计算出的每个图像块的方向正确性，，在用神经网络计算某图像块的方向正确性时，神经网络输出值位于。到t之间，取定一个闭值5r，当输出值大于该值时，则该图像块的方向正确，否则方向错误。分割将方向正确的块设置为前景，将方向错误的块设置为背景。前景块和背景块用4f标识，若gd(6，J)为前景块，则射(gJ(i，j))=1，若俨(jl/)为背景块，则射(伊(6，J))=o。图2.12给出了方向正确性计算结果和初分割结果的一个实例。
 

　　指纹图像运用到指纹识别锁中也是非常困难的一件事情，这也需要不断的改进。