వేలిముద్ర స్కానర్‌లలో నోడ్ వెలికితీత మరియు వేలిముద్ర ఫీచర్ విలువల వడపోతకు సంక్షిప్త పరిచయం

వేలిముద్ర స్కానర్‌లలో నోడ్ వెలికితీత మరియు వడపోత సాధారణంగా కష్టం. సాధారణ నోడ్ వెలికితీత ప్రక్రియ ఆకృతి దిశ గణన, వేలిముద్ర విభజన, వేలిముద్రల మెరుగుదల, ఆకృతి వెలికితీత మరియు బైనరైజేషన్, ఆకృతి శుద్ధీకరణ మరియు చివరకు శుద్ధి చేసిన ఆకృతి ద్వారా వెళుతుంది. చిత్రంలోని నోడ్‌లను గుర్తించండి (ప్రధానంగా ఎండ్ పాయింట్లు మరియు విభజన పాయింట్లను చూడండి), శుద్ధి చేసిన ఆకృతి చిత్రంలో, ఎండ్ పాయింట్ కోసం, ఆకృతిపై ఒక ప్రక్కనే ఉన్న పాయింట్ మాత్రమే ఉంది; విభజన పాయింట్ కోసం, ఆకృతిపై మూడు ప్రక్కనే ఉన్న పాయింట్లు ఉన్నాయి మరియు రెండవ రకం నోడ్ వెలికితీత పద్ధతి ఆకృతిని ట్రాక్ చేయడానికి బూడిద చిత్రంపై ఆధారపడి ఉంటుంది మరియు ఆకృతిని ట్రాక్ చేసేటప్పుడు నోడ్‌ను కనుగొంటుంది, ఆపై అసమానతను ఉపయోగిస్తుంది బూడిద చిత్రం నుండి నోడ్‌ను గుర్తించడానికి నోడ్ వద్ద స్థలం. నోడ్ వెలికితీత అల్గోరిథం తరచుగా కొన్ని నిజమైన నోడ్‌లను కోల్పోతుంది మరియు కొన్ని తప్పు నోడ్‌లను కూడా ఉత్పత్తి చేస్తుంది. నోడ్ డిటెక్షన్ యొక్క సరైన స్ట్రింగ్‌ను మెరుగుపరచడం నోడ్ డిటెక్షన్ ప్రక్రియలో వివిధ అల్గోరిథంల ప్రభావంపై ఆధారపడి ఉంటుంది. అదనంగా, తప్పు నోడ్‌లను తగ్గించడానికి, తప్పు నోడ్‌లను తొలగించడానికి యిన్ రిడ్జ్ మెరుగుదల అల్గోరిథం మరియు నోడ్ ఫిల్టరింగ్ అల్గోరిథంను అవలంబిస్తాడు. నోడ్లు కనుగొనబడిన తరువాత, ప్రతి నోడ్ యొక్క ఖచ్చితత్వాన్ని ధృవీకరించడానికి మరియు ప్రతి నోడ్ రకాన్ని సరిచేయడానికి యంత్ర అభ్యాస పద్ధతి ఉపయోగించబడుతుంది. జ్ఞాన-ఆధారిత పద్ధతి ఆధారంగా B5MM ను చీలికలను పెంచుతుంది, తద్వారా తప్పు నోడ్‌లను గుర్తించడం తగ్గిస్తుంది. యిన్ క్విమిన్ తప్పు నోడ్‌లను తొలగించడానికి జ్ఞాన-ఆధారిత పద్ధతిని అవలంబిస్తాడు.

ఆకృతి లెక్కింపు క్షేత్రం చాలా సులభం, మరియు ప్రధానంగా దిశ యొక్క సరైన గణన మరియు ఆకృతి యొక్క సరైన వెలికితీతపై ఆధారపడి ఉంటుంది. దాని సరళత కారణంగా, ఆకృతి యొక్క గణన పద్ధతిపై కొన్ని నివేదికలు ఉన్నాయి, మరియు ఆకృతి కాలం స్థిరంగా ఉంటుందని భావించబడుతుంది. స్వయంచాలక సంఖ్య పంక్తులు లెక్కించబడతాయి మరియు కొన్ని వేలిముద్ర మ్యాచింగ్ అల్గోరిథంలు పంక్తుల సంఖ్యను ప్రత్యేక రాయబారిగా ఉపయోగిస్తాయి.
చిత్ర నాణ్యత గణన, ఆటోమేటిక్ వేలిముద్ర గుర్తింపు వ్యవస్థలో చిత్ర నాణ్యతను లెక్కించడం చాలా ముఖ్యం. చిత్ర నాణ్యతను లెక్కించడం ద్వారా, ఇది తక్కువ-నాణ్యత వేలిముద్ర చిత్రాలను డేటాబేస్లో నమోదు చేయకుండా నిరోధించగలదు, తద్వారా సిస్టమ్ యొక్క ఖచ్చితత్వాన్ని మెరుగుపరచవచ్చు. వేలిముద్ర చిత్రాల నాణ్యత యొక్క గణన పద్ధతి డైరెక్షనల్ మరియు నాన్-డైరెక్షనల్ ప్రాంతాల నిష్పత్తి యొక్క పద్ధతిపై ఆధారపడి ఉంటుంది J. పద్ధతి 6 గామా ఫిల్టర్ ఆధారంగా, వేవ్లెట్ కుదింపు ఆధారంగా పద్ధతి, వేలిముద్ర చిత్రాల నాణ్యతను లెక్కించడానికి అనేక పద్ధతులు ప్రతిపాదించబడ్డాయి, గణన పద్ధతి యొక్క నాణ్యతను కొలవగల గుర్తించబడిన ప్రమాణం లేదు.