ফিঙ্গারপ্রিন্ট স্ক্যানারগুলিতে নোড নিষ্কাশন এবং ফিঙ্গারপ্রিন্ট বৈশিষ্ট্য মানগুলির ফিল্টারিংয়ের একটি সংক্ষিপ্ত পরিচিতি

ফিঙ্গারপ্রিন্ট স্ক্যানারগুলিতে নোড নিষ্কাশন এবং ফিল্টারিং সাধারণত কঠিন। সাধারণ নোড নিষ্কাশন প্রক্রিয়াটি টেক্সচার দিকের গণনা, ফিঙ্গারপ্রিন্ট বিভাজন, ফিঙ্গারপ্রিন্ট বর্ধন, টেক্সচার নিষ্কাশন এবং বাইনারাইজেশন, টেক্সচার পরিশোধন এবং অবশেষে পরিশোধিত টেক্সচারের মধ্য দিয়ে যায়। চিত্রের নোডগুলি সনাক্ত করুন (মূলত শেষ পয়েন্টগুলি এবং দ্বিখণ্ডিত পয়েন্টগুলি উল্লেখ করুন), পরিশোধিত টেক্সচার চিত্রটিতে, শেষ পয়েন্টের জন্য, টেক্সচারের উপর কেবল একটি সংলগ্ন বিন্দু রয়েছে; দ্বিখণ্ডিত বিন্দুর জন্য, টেক্সচারে কেবল তিনটি সংলগ্ন পয়েন্ট রয়েছে, দ্বিতীয় ধরণের নোড নিষ্কাশন পদ্ধতিটি টেক্সচারটি ট্র্যাক করার জন্য ধূসর চিত্রের উপর ভিত্তি করে তৈরি করা হয় এবং টেক্সচারটি ট্র্যাক করার সময় নোডটি সনাক্ত করে এবং তারপরে ব্যবহার করে এবং তারপরে ব্যবহার করে এবং তারপরে ব্যবহার করে ধূসর চিত্র থেকে নোড সনাক্ত করতে নোডে স্থান। নোড এক্সট্রাকশন অ্যালগরিদম প্রায়শই কিছু বাস্তব নোড মিস করে এবং কিছু ভুল নোডও উত্পন্ন করে। নোড সনাক্তকরণের সঠিক স্ট্রিং উন্নত করা নোড সনাক্তকরণ প্রক্রিয়াতে বিভিন্ন অ্যালগরিদমের কার্যকারিতার উপর নির্ভর করে। তদতিরিক্ত, ভুল নোডগুলি হ্রাস করার জন্য, ইয়িন ভুল নোডগুলি অপসারণের জন্য রিজ বর্ধন অ্যালগরিদম এবং নোড ফিল্টারিং অ্যালগরিদম গ্রহণ করে। নোডগুলি সনাক্ত হওয়ার পরে, মেশিন লার্নিং পদ্ধতিটি প্রতিটি নোডের সঠিকতা যাচাই করতে এবং প্রতিটি নোডের ধরণটি সংশোধন করতে ব্যবহৃত হয়। জ্ঞান-ভিত্তিক পদ্ধতির উপর ভিত্তি করে বি 5 মিমি ডাকা হয়, এর ফলে ভুল নোডগুলি সনাক্তকরণ হ্রাস করে। ইয়িন কুইমিন ভুল নোডগুলি মুছতে জ্ঞান-ভিত্তিক পদ্ধতি গ্রহণ করে।

টেক্সচার গণনার ক্ষেত্রটি তুলনামূলকভাবে সহজ এবং মূলত দিকের সঠিক গণনা এবং টেক্সচারের সঠিক নিষ্কাশনের উপর নির্ভর করে। এর সরলতার কারণে, টেক্সচারের গণনা পদ্ধতিতে কয়েকটি প্রতিবেদন রয়েছে এবং এটি ধরে নেওয়া হয় যে টেক্সচারের সময়কাল স্থির। স্বয়ংক্রিয় সংখ্যার লাইন গণনা করা হয় এবং কিছু ফিঙ্গারপ্রিন্ট ম্যাচিং অ্যালগরিদমগুলি বিশেষ দূত হিসাবে লাইনের সংখ্যা ব্যবহার করে।
চিত্রের মানের গণনা, স্বয়ংক্রিয় ফিঙ্গারপ্রিন্ট সনাক্তকরণ সিস্টেমে চিত্রের গুণমান গণনা করা খুব গুরুত্বপূর্ণ। চিত্রের গুণমান গণনা করে, এটি নিম্ন-মানের ফিঙ্গারপ্রিন্ট চিত্রগুলি ডাটাবেসে নিবন্ধিত হতে বাধা দিতে পারে, যাতে সিস্টেমের সঠিকতা উন্নত করা যায়। ফিঙ্গারপ্রিন্ট চিত্রের গুণমানের গণনা পদ্ধতিটি দিকনির্দেশক এবং অ-দিকনির্দেশক অঞ্চলগুলির অনুপাতের পদ্ধতির উপর ভিত্তি করে জে। পদ্ধতি 6 গামা ফিল্টারের উপর ভিত্তি করে, ওয়েভলেট সংকোচনের উপর ভিত্তি করে পদ্ধতি, যদিও ফিঙ্গারপ্রিন্ট চিত্রগুলির গুণমান গণনা করার জন্য বেশ কয়েকটি পদ্ধতি প্রস্তাব করা হয়েছে, কোনও স্বীকৃত মান নেই যা একটি গণনা পদ্ধতির গুণমান পরিমাপ করতে পারে।