Nodoak erauzteko eta hatz markaren funtzioen balioak iragazteko sarrera laburra hatz markako eskanerrak

Nodo erauzketa eta hatz markako eskanerrak iragaztea zailak dira orokorrean. Ohiko nodoen erauzketa prozesua testuraren norabidearen kalkulua, hatz markako segmentazioa, hatz markako hobekuntza, ehundura erauzketa eta binarizazioa, ehundura fintzea, eta azkenik ehundura findua da. Irudiko nodoak antzeman (batez ere amaierako eta bifurkazio puntuetara), testura finduen irudian, amaierarako, testurako ondoko puntu bakarra dago; Bifurcation puntuan, eta testurako hiru puntuak baino ez daude, bigarren nodoen erauzketa metodoa testu grisaren gainean oinarritzen da ehundura jarraitzeko eta nodoa hautematen du ehundura jarraipena egiten duen bitartean, eta ondoren asimetria erabiltzen du Nodoan espazioa nodoa irudi grisatik detektatzeko. Nodoen erauzketaren algoritmoak askotan benetako nodo batzuk falta ditu eta nodo okerren bat ere sortzen du. Nodoen detekzioaren kate egokia hobetzea nodoak hautemateko prozesuan hainbat algoritmoen eraginkortasunaren araberakoa da. Gainera, nodo okerrak murrizteko, Yiyin-ek Ridge hobetzeko algoritmoa eta nodoak iragazteko algoritmoa hartzen ditu okerreko nodoak kentzeko. Nodoak atzeman ondoren, makina ikasteko metodoa nodo bakoitzaren zuzentasuna egiaztatzeko eta nodo bakoitzaren mota zuzentzeko erabiltzen da. B5mm-ek ezagutzan oinarritutako metodoak gailurrak hobetzen ditu, eta, horrela, nodo okerren detekzioa murrizten da. Yin quimin-ek jakintza oinarritutako metodoa hartzen du okerreko nodoak ezabatzeko.

Testura zenbatzeko eremua nahiko erraza da, eta batez ere norabidearen kalkulu zuzena eta testuraren erauzketa zuzena da. Sinpletasuna dela eta, testuraren kalkulu-metodoaren inguruko txosten gutxi daude eta testura epea etengabea dela suposatzen da. Lerro kopuru automatikoa kalkulatzen da eta hatz markako algoritmo batzuek lerro kopurua erabiltzen dute inbidia berezi gisa.
Irudiaren kalitatea kalkulatzeko, oso garrantzitsua da irudiaren kalitatea kalkulatzea hatz markako identifikazio automatikoko sisteman. Irudiaren kalitatea kalkulatuz, kalitate baxuko aztarna irudiak datu-basean erregistratzea ekidin dezake, sistemaren zuzentasuna hobetu dadin. Hatz-irudiaren kalitatearen kalitatea, J. metodoa norabideko eta ez norabideko eskualdeak erlazioan oinarritzen da. Gamma iragazkian oinarrituta, uhin-konpresioan oinarritutako metodoa oinarritzat hartuta, nahiz eta hatz markako irudien kalitatea kalkulatzeko hainbat metodo proposatu dira, Kalkulu metodo baten kalitatea neur dezakeen ez da estandarrik aitortu.