ഫിംഗർപ്രിന്റ് സ്കാനറുകളിൽ ഫിംഗർപ്രിന്റ് ഫീച്ചർ മൂല്യങ്ങൾ വേർതിരിച്ചെടുക്കുന്നതിനും ഫിൽട്ടറിംഗിനെക്കുറിച്ചും ഒരു ലഘു ആമുഖം

ഫിംഗർപ്രിന്റ് സ്കാനറുകളിലെ നോഡ് എക്സ്ട്രാക്റ്റും ഫിൽട്ടറിംഗും പൊതുവെ ബുദ്ധിമുട്ടാണ്. സാധാരണ നോഡ് എക്സ്ട്രാക്ഷൻ പ്രോസസ്സ് ടെക്സ്ചർ ദിശ കണക്കുകൂട്ടലിലൂടെയും ഫിംഗർപ്രിന്റ് സെഗ്മെൻറേഷൻ, ഫിംഗർപ്രിന്റ് വർദ്ധനവ്, ഘടന വേർതിരിച്ചെടുക്കൽ, ബൈനറൈസേഷൻ, ടെക്സ്ചർ റിപ്പൈൻമെന്റ്, ടെക്സ്ചർ റിഫൈനിമെന്റ്, ഒടുവിൽ ശുദ്ധീകരിച്ച ഘടന എന്നിവയിലൂടെ കടന്നുപോകുന്നു. ചിത്രത്തിലെ നോഡുകൾ കണ്ടെത്തുക (പ്രധാനമായും അന്തിമ പോയിന്റുകളും വിഭവങ്ങളും പരിശോധിക്കുക), അവസാന പോയിന്റ്, ടെക്സ്ചറിൽ അടുത്തുള്ള ഒരു കാര്യം മാത്രമേയുള്ളൂ; വിഭജിച്ചതിന്, സൈഫർക്കേഷൻ പോയിന്റിനായി, ടെക്സ്ചറിൽ അടുത്തുള്ള പോയിന്റുകൾ മാത്രമാണ്, ടെക്സ്ചർ ട്രാക്കുചെയ്യുന്നതിന് രണ്ടാമത്തെ തരം നോഡ് എക്സ്ട്രാക്ഷൻ രീതിയും ചാരനിറത്തിലുള്ള ചിത്രത്തെ അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ളതാണ്, തുടർന്ന് നോഡ് കണ്ടെത്തി, തുടർന്ന് അസമത്വം ഉപയോഗിക്കുന്നു ചാരനിറത്തിലുള്ള ഇമേജിൽ നിന്ന് നോഡ് കണ്ടെത്തുന്നതിന് നോഡിൽ സ്പേസ്. നോഡ് എക്സ്ട്രാക്ഷൻ അൽഗോരിതം പലപ്പോഴും ചില യഥാർത്ഥ നോഡുകൾ നഷ്ടപ്പെടുത്തുന്നു, കൂടാതെ ചില തെറ്റായ നോഡുകൾ സൃഷ്ടിക്കുന്നു. നോഡ് കണ്ടെത്തലിന്റെ ശരിയായ സ്ട്രിംഗ് മെച്ചപ്പെടുത്തുന്നത് നോഡ് കണ്ടെത്തൽ പ്രക്രിയയിലെ വിവിധ അൽഗോരിതം ഫലപ്രാപ്തിയെ ആശ്രയിച്ചിരിക്കുന്നു. കൂടാതെ, തെറ്റായ നോഡുകൾ കുറയ്ക്കുന്നതിന്, തെറ്റായ നോഡുകൾ നീക്കംചെയ്യാൻ റിഡ്ജ് മെച്ചപ്പെടുത്തൽ അൽഗോരിതം, നോഡ് ഫിൽട്ടറിംഗ് അൽഗോരിതം എന്നിവ സ്വയമേവ സ്വീകരിക്കുന്നു. നോഡുകൾ കണ്ടെത്തിയ ശേഷം, ഓരോ നോഡിന്റെയും കൃത്യത പരിശോധിച്ച് ഓരോ നോഡിന്റെയും തരം ശരിയാക്കാൻ മെഷീൻ പഠന രീതി ഉപയോഗിക്കുന്നു. അറിവ് അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള രീതി വരമ്പുകൾ വർദ്ധിപ്പിക്കുന്നു, അതുവഴി തെറ്റായ നോഡുകളുടെ കണ്ടെത്തൽ കുറയ്ക്കുന്നത് കുറയ്ക്കുന്നു. തെറ്റായ നോഡുകൾ ഇല്ലാതാക്കാൻ യിൻ ക്വിമിൻ അറിവ് അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള രീതി സ്വീകരിക്കുന്നു.

ടെക്സ്ചർ കൗണ്ടിംഗ് ഫീൽഡ് താരതമ്യേന ലളിതമാണ്, പ്രധാനമായും ദിശയുടെ ശരിയായ കണക്കുകൂട്ടലിനെയും ടെക്സ്ചറിന്റെ ശരിയായ വേർതിരിച്ചെടുക്കുന്നതിനെയും ആശ്രയിച്ചിരിക്കുന്നു. അതിന്റെ ലാളിത്യം കാരണം, ടെക്സ്ചറിന്റെ കണക്കുകൂട്ടൽ രീതിയെക്കുറിച്ചുള്ള റിപ്പോർട്ടുകളുണ്ട്, വാചകത്തിന്റെ കാലാവധി സ്ഥിരമാണെന്ന് കരുതപ്പെടുന്നു. യാന്ത്രിക നമ്പർ കണക്കുകൂട്ടൽ കണക്കാക്കുന്നു, ചില ഫിംഗർപ്രിന്റ് ചിട്ടമ്മങ്ങൾ ഒരു പ്രത്യേക ദൂതനെന്ന നിലയിൽ വരികളുടെ എണ്ണം ഉപയോഗിക്കുന്നു.
ഇമേജ് ഗുണനിലവാരമുള്ള കണക്കുകൂട്ടൽ, യാന്ത്രിക ഫിംഗർപ്രിന്റ് തിരിച്ചറിയൽ സിസ്റ്റത്തിലെ ഇമേജ് നിലവാരം കണക്കാക്കുന്നത് വളരെ പ്രധാനമാണ്. ഇമേജ് നിലവാരം കണക്കാക്കുന്നതിലൂടെ, കുറഞ്ഞ നിലവാരമുള്ള ഫിംഗർപ്രിന്റ് ഇമേജുകൾ ഡാറ്റാബേസിൽ രജിസ്റ്റർ ചെയ്യുന്നത് തടയാൻ കഴിയും, അങ്ങനെ സിസ്റ്റത്തിന്റെ കൃത്യത മെച്ചപ്പെടുത്താം. ഫിംഗാൽ, നോൺ-ലിംഗകമല്ലാത്ത പ്രദേശങ്ങളുടെ അനുപാതത്തിനുള്ള രീതിയെ അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ളതാണ് ഇമേജ് 6 ന്റെ കണക്കുകൂട്ടൽ രീതി ജെ. രീതി 6 അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ളതാണ്, വിരലടയാളം ചിത്രങ്ങളുടെ ഗുണനിലവാരം കണക്കാക്കുന്നതിനുള്ള നിരവധി രീതികൾ നിർദ്ദേശിച്ചിട്ടുണ്ടെങ്കിലും, വേവറ്റ് കംപ്രഷനെ അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള രീതി, ഒരു കണക്കുകൂട്ടൽ രീതിയുടെ ഗുണനിലവാരം അളക്കാൻ കഴിയുന്ന അംഗീകൃത മാനദണ്ഡമില്ല.