문단 (context)
장문의 경우에도 지문과 마찬가지로 세 가지 주요 정합기법이 있는데, 특징사항에 기반한 정합, 상관관계에 기반한 정합 그리고 융선에 기반한 정합 등이 있다. 이때, 장문인식 시스템의 성능은 적용된 알고리즘과 센서의 성능에 좌우되기도 하지만, 매칭기법이 가지고 있는 특징도 영향을 미치게 된다. 먼저 특징사항에 기반한 정합은 가장 널리 사용되는 기법으로 앞서 설명한 특징점들(각 지점의 위치, 방향, 지향 등)을 통해 정합 여부를 판단하게 된다. 이 정합기법은 낮은 품질의 조악한 이미지의 경우 손바닥의 조직 또는 가시적 특징들을 활용하지 못하고, 특징사항을 추출하는 시간이 오래 걸릴 수 있다는 단점이 있으나 전형적으로 보다 높은 인식 정확도를 자랑한다. 그리고 상관관계에 기반한 정합기법은 두 손바닥 이미지가 일치하는지 여부를 결정하기 위해 손바닥 이미지들을 정렬하고 하나씩 소거해 감으로써 정합 여부를 결정하게 된다. 이 기법은 종종 처리하는 시간이 더 걸리기도 하지만 이미지 내에서 발생하게 되는 여러 변형 및 잡음에 대한 내성이 강하다는 장점이 있다.
기계독해 질의응답 4건
| question_id | 질문 | 답변 불가 | 정답 |
|---|---|---|---|
| 977345 | 특징 추출에 오랜 시간이 걸리지만 인식 정확도는 높은 기법은 뭐야 | 가능 | 특징사항에 기반한 정합 |
| 977346 | 무슨 기술이 특징을 추출하는 시간이 오래 걸리지만 인식 정확도가 높지 | 가능 | 특징사항에 기반한 정합 |
| 977347 | 인식 정확도는 높지만 특징을 뽑아내는 시간이 오래 걸리는 테크닉은 뭐니 | 가능 | 특징사항에 기반한 정합 |
| 977348 | 무슨 기술이 특징을 추출하는 시간이 짧게 걸리지만 인식 정확도가 높을까 | 불가 | 특징사항에 기반한 정합 |