નોડ નિષ્કર્ષણ અને ફિંગરપ્રિન્ટ સ્કેનર્સમાં ફિંગરપ્રિન્ટ સુવિધા મૂલ્યોનું ફિલ્ટરિંગ માટે સંક્ષિપ્ત પરિચય

ફિંગરપ્રિન્ટ સ્કેનર્સમાં નોડ નિષ્કર્ષણ અને ફિલ્ટરિંગ સામાન્ય રીતે મુશ્કેલ છે. સામાન્ય નોડ નિષ્કર્ષણ પ્રક્રિયા પોત દિશાની ગણતરી, ફિંગરપ્રિન્ટ વિભાજન, ફિંગરપ્રિન્ટ વૃદ્ધિ, પોત નિષ્કર્ષણ અને દ્વિસંગીકરણ, ટેક્સચર રિફાઇનમેન્ટ અને છેવટે શુદ્ધ રચના દ્વારા જાય છે. છબીમાં ગાંઠો શોધો (મુખ્યત્વે અંતિમ બિંદુઓ અને દ્વિભાજન બિંદુઓનો સંદર્ભ લો), શુદ્ધ ટેક્સચર ઇમેજમાં, અંતિમ બિંદુ માટે, ટેક્સચર પર ફક્ત એક જ અડીને બિંદુ છે; દ્વિભાજન બિંદુ માટે, ટેક્સચર પર અને ફક્ત ત્રણ અડીને આવેલા પોઇન્ટ્સ છે, નોડ નિષ્કર્ષણ પદ્ધતિનો બીજો પ્રકાર ગ્રે ઇમેજ પર આધારિત છે, અને રચનાને ટ્રેક કરતી વખતે નોડ શોધી કા, ે છે, અને પછી અસમપ્રમાણતાનો ઉપયોગ કરે છે, અને પછી અસમપ્રમાણતાનો ઉપયોગ કરે છે ગ્રે ઇમેજમાંથી નોડ શોધવા માટે નોડ પર જગ્યા. નોડ નિષ્કર્ષણ એલ્ગોરિધમ ઘણીવાર કેટલાક વાસ્તવિક ગાંઠો ચૂકી જાય છે, અને કેટલાક ખોટા ગાંઠો પણ બનાવે છે. નોડ ડિટેક્શનની સાચી શબ્દમાળા સુધારવા એ નોડ તપાસ પ્રક્રિયામાં વિવિધ અલ્ગોરિધમ્સની અસરકારકતા પર આધારિત છે. આ ઉપરાંત, ખોટા ગાંઠો ઘટાડવા માટે, યીઇન ખોટા ગાંઠોને દૂર કરવા માટે રિજ એન્હાન્સમેન્ટ એલ્ગોરિધમ અને નોડ ફિલ્ટરિંગ એલ્ગોરિધમનો અપનાવે છે. ગાંઠો શોધી કા after ્યા પછી, મશીન લર્નિંગ પદ્ધતિનો ઉપયોગ દરેક નોડની ચોકસાઈને ચકાસવા અને દરેક નોડના પ્રકારને સુધારવા માટે થાય છે. બી 5 મીમીને જ્ knowledge ાન-આધારિત પદ્ધતિના આધારે કહેવામાં આવે છે, જેનાથી પટ્ટાઓ વધે છે, ત્યાં ખોટા ગાંઠોની તપાસ ઘટાડે છે. યિન ક્વિમિન ખોટા ગાંઠોને કા delete ી નાખવા માટે જ્ knowledge ાન આધારિત પદ્ધતિ અપનાવે છે.

ટેક્સચર ગણતરીનું ક્ષેત્ર પ્રમાણમાં સરળ છે, અને મુખ્યત્વે દિશાની યોગ્ય ગણતરી અને રચનાના સાચા નિષ્કર્ષણ પર આધારિત છે. તેની સરળતાને કારણે, રચનાની ગણતરી પદ્ધતિ પર થોડા અહેવાલો છે, અને એવું માનવામાં આવે છે કે ટેક્સચર અવધિ સતત છે. સ્વચાલિત સંખ્યાની લાઇનોની ગણતરી કરવામાં આવે છે, અને કેટલાક ફિંગરપ્રિન્ટ મેચિંગ એલ્ગોરિધમ્સ ખાસ દૂત તરીકે લાઇનોની સંખ્યાનો ઉપયોગ કરે છે.
છબી ગુણવત્તાની ગણતરી, સ્વચાલિત ફિંગરપ્રિન્ટ ઓળખ સિસ્ટમમાં છબીની ગુણવત્તાની ગણતરી કરવી ખૂબ જ મહત્વપૂર્ણ છે. છબીની ગુણવત્તાની ગણતરી કરીને, તે ઓછી ગુણવત્તાવાળી ફિંગરપ્રિન્ટ છબીઓને ડેટાબેઝમાં નોંધાયેલા અટકાવી શકે છે, જેથી સિસ્ટમની શુદ્ધતામાં સુધારો થઈ શકે. ફિંગરપ્રિન્ટ ઇમેજ ગુણવત્તાની ગણતરી પદ્ધતિ દિશાત્મક અને બિન-દિશા-દિશાવાળા પ્રદેશોના ગુણોત્તર માટેની પદ્ધતિ પર આધારિત છે જે. પદ્ધતિ 6 ગામા ફિલ્ટર પર આધારિત, વેવલેટ કમ્પ્રેશન પર આધારિત પદ્ધતિ, જોકે ફિંગરપ્રિન્ટ છબીઓની ગુણવત્તાની ગણતરી માટેની ઘણી પદ્ધતિઓ સૂચવવામાં આવી છે, ત્યાં કોઈ માન્ય ધોરણ નથી જે ગણતરીની પદ્ધતિની ગુણવત્તાને માપી શકે.