ফিঙ্গারপ্রিন্ট বৈশিষ্ট্য এক্সট্রাক্ট এক্সট্রাকশন ফিঙ্গারপ্রিন্ট চিত্র থেকে ফিঙ্গারপ্রিন্ট সময় উপস্থিতি অ্যাক্সেস কন্ট্রোল মেশিনে

ফিঙ্গারপ্রিন্ট উপস্থিতি অ্যাক্সেস কন্ট্রোল মেশিনগুলি ফিঙ্গারপ্রিন্ট সনাক্তকরণে সাধারণত ব্যবহৃত ফিঙ্গারপ্রিন্ট বৈশিষ্ট্যগুলি হ'ল নোড, একক পয়েন্ট এবং লাইন ইত্যাদি N নোডগুলিতে মূলত শেষ পয়েন্ট এবং পয়েন্টগুলি অন্তর্ভুক্ত থাকে এবং একক পয়েন্টগুলিতে মূল পয়েন্ট এবং ত্রিভুজ পয়েন্ট অন্তর্ভুক্ত থাকে। নিষ্কাশিত ফিঙ্গারপ্রিন্ট বৈশিষ্ট্যগুলি ফিঙ্গারপ্রিন্ট ম্যাচের জন্য ব্যবহৃত হয়। ফিঙ্গারপ্রিন্ট বৈশিষ্ট্য নিষ্কাশনের সাথে জড়িত মূল প্রযুক্তিগুলির মধ্যে মূলত টেক্সচারের দিকনির্দেশ গণনা, টেক্সচার ফ্রিকোয়েন্সি গণনা, কোর পয়েন্ট এবং ত্রিভুজ পয়েন্ট সনাক্তকরণ, ফিঙ্গারপ্রিন্ট বিভাজন, ফিঙ্গারপ্রিন্ট বর্ধন, টেক্সচার নিষ্কাশন এবং পরিশোধন, নোড নিষ্কাশন এবং ফিল্টারিং এবং টেক্সচার গণনা অন্তর্ভুক্ত। গণনা ইত্যাদি

টেক্সচারের দিকের গণনা হ'ল ফিঙ্গারপ্রিন্ট সনাক্তকরণের ভিত্তি। ফিঙ্গারপ্রিন্ট সনাক্তকরণের বেশিরভাগ অ্যালগরিদমগুলি যেমন ফ্রিকোয়েন্সি গণনা, টেক্সচার ট্র্যাকিং, কোর পয়েন্ট এবং ত্রিভুজ পয়েন্টগুলি সনাক্তকরণ, ফিঙ্গারপ্রিন্ট বিভাজন, ফিঙ্গারপ্রিন্ট বর্ধন, নোড সারিবদ্ধকরণ ইত্যাদি। টেক্সচার দিকনির্দেশ গণনা পদ্ধতিটি পিক্সেলগুলির মধ্যে ধূসর স্তরের উপর ভিত্তি করে, প্রতিটি 2x2 ব্লকের সাথে পিক্সেল ব্লকের দিকটি বের করার জন্য চারটি প্রান্ত টেম্পলেটগুলির সাথে তুলনা করে এবং তারপরে আরও বেশি গণনা করার জন্য একটি বৃহত্তর অঞ্চলের উপর ভিত্তি করে একটি গড় অনুমান করে যদি এটি কঠিন হয় তবে এটি আরও বেশি গণনা করতে পারে দিকটি নির্ধারণের জন্য, পরিকল্পনাকারী টেক্সচারের দিকটি গণনা করতে গ্রেস্কেল প্রান্তিককরণ পদ্ধতিটি ব্যবহার করে, টেক্সচারের দিকটিকে 16 দিকের মধ্যে পৃথক করে তোলে এবং প্রতিটি দিকের প্রতিটি পিক্সেলের গ্রেস্কেল ধারাবাহিকতা গণনা করে। বাড়ির দিক হিসাবে সর্বোত্তম ধারাবাহিকতার সাথে দিকটি গ্রহণ করুন এবং প্রতিটি দিক বরাবর গ্রেস্কেল পরিবর্তন গণনা করুন, শস্যের দিকের সাথে গ্রেস্কেল পরিবর্তনটি সবচেয়ে ছোট, এবং শস্যের দিকে লম্ব দিকের সাথে গ্রেস্কেল পরিবর্তনটি বৃহত্তম। টেক্সচারযুক্ত পিক্সেল এবং নন-টেক্সচারযুক্ত পিক্সেলগুলিতে রূপান্তর করুন, টেক্সচারের দিকটিকে 16 দিকের মধ্যে পৃথক করুন এবং প্রতিটি পিক্সেলের পিক্সেল ধরণের ধারাবাহিকতা গণনা করুন, টেক্সচারের দিকটি গণনা করতে প্রজেকশন পদ্ধতিটি ব্যবহার করুন এবং ফিঙ্গারপ্রিন্ট চিত্রটিকে একটিতে ভাগ করুন 32n32 ব্লকের আকার, এবং প্রতিটি ব্লকের বিভিন্ন দিকের প্রক্ষেপণ গণনা করুন, টেক্সচারের উল্লম্ব দিক হিসাবে বৃহত্তম প্রজেকশন বৈকল্পিকের সাথে দিকটি গ্রহণ করুন এবং দিকের ক্ষেত্রটি গণনা করতে একটি শ্রেণিবদ্ধ নিউরাল নেটওয়ার্ক ব্যবহার করুন। বর্তমানে, সর্বাধিক ব্যবহৃত টেক্সচার দিকনির্দেশ গণনা পদ্ধতি গ্রেডিয়েন্টের উপর ভিত্তি করে। পদ্ধতিটি দরিদ্র। এই পদ্ধতিটি প্রতিটি পিক্সেলে ফিঙ্গারপ্রিন্ট চিত্রের গ্রেডিয়েন্ট ভেক্টর গণনা করে। গ্রেডিয়েন্ট ভেক্টরের দিকটি পিক্সেলের এই দিকটি বরাবর ফিঙ্গারপ্রিন্ট চিত্রের দ্রুততম গ্রেস্কেল পরিবর্তনের প্রতিনিধিত্ব করে এবং গ্রেডিয়েন্ট ভেক্টরের আকার গ্রেস্কেল পরিবর্তনের গতি উপস্থাপন করে। চিত্রের টেক্সচারের প্রান্তে পিক্সেল গ্রেডিয়েন্টটি বৃহত্তর, এই পদ্ধতি দ্বারা গণনা করা টেক্সচার দিকটি মূলত সেই পিক্সেলগুলি দ্বারা একটি বৃহত্তর গ্রেডিয়েন্ট সহ নির্ধারিত হয় এবং টেক্সচারের প্রান্তে চিত্রের গ্রেডিয়েন্ট দিকটি মূলত লম্ব হয় টেক্সচারের দিকনির্দেশ। প্রতিটি অঞ্চলের টেক্সচারের দিকটি সেই অঞ্চলের সমস্ত শহরগুলির উপর ভিত্তি করে।
পিক্সেলের গ্রেডিয়েন্ট ভেক্টর গণনা করা হয়, এবং গণনায় পারস্পরিক বাতিলকরণ এড়াতে টেক্সচারের বাম এবং ডানদিকে প্রান্ত চিত্রের তারের গ্রেডিয়েন্ট ভেক্টর দিকটি ঠিক বিপরীত। গণনায়, অ্যান্টিমনি ডিগ্রি ভেক্টর স্কোয়ার করা হয় এবং টেক্সচারের বাম এবং ডানদিকে প্রান্ত পিক্সেলগুলির স্কোয়ার গ্রেডিয়েন্ট ভেক্টরটি প্রায় একই দিকে নির্দেশ করবে এবং তারপরে স্কোয়ার গ্রেডিয়েন্ট ভেক্টরের গড় দিকটি গণনা করা হয়। যেহেতু স্কোয়ার গ্রেডিয়েন্ট ভেক্টরের দিকটি স্কোয়ার গ্রেডিয়েন্ট ভেক্টরের চেয়ে দ্বিগুণ, প্রায় স্কোয়ার গ্রেডিয়েন্ট ভেক্টরের প্রায় গড় দিকের 1 নি টেক্সচারের উল্লম্ব দিক। গ্রেডিয়েন্ট-ভিত্তিক পদ্ধতির সমস্যাটি হ'ল যখন বেশিরভাগ প্রান্ত পিক্সেলের গ্রেডিয়েন্ট দিকটি টেক্সচারের দিকের জন্য উপযুক্ত না হয়, তখন ভুল দিকটি মূল চিত্র হিসাবে গণনা করা হবে, যা দিকনির্দেশ অনুমানের ফলাফল। উপবৃত্তাকার অঞ্চলে অনেকগুলি ভুল দিকনির্দেশনা রয়েছে, যা স্থানীয় অঞ্চল চিত্রের ধীরে ধীরে বৃদ্ধি, জাতীয় চিত্রটিতে জুম করার সময় দেখা যায় যে বেশিরভাগ প্রান্ত পিক্সেলের গ্রেডিয়েন্ট ভেক্টরগুলি লম্ব নয় টেক্সচারের দিকনির্দেশ, এইভাবে একটি ভুল দিকনির্দেশ অনুমানের ফলস্বরূপ। পদ্ধতিটি আপেক্ষিক বিচ্ছিন্ন কাজের ভুল দিকটি সংশোধন করতে পারে, তবে যখন কোনও নির্দিষ্ট অঞ্চলে ভুল দিকটি সংখ্যাগরিষ্ঠ হয়, কেবল ভুল দিকের বোধই সংশোধন করা যায় না। সঠিক দিকটি ভুলভাবে সংশোধন করা হবে এবং মূল পয়েন্টের নিকটবর্তী দিকটি প্রায়শই লো-পাস ফিল্টারিংয়ের পরে সত্য দিক থেকে বিচ্যুত হবে। যখন মূল পয়েন্টের কাছাকাছি টেক্সচারের বক্রতা বড় হয়।