Qua chƣơng này, một số kĩ thuật cho đối sánh vân tay đã đƣợc khảo sát và một số phƣơng pháp chuyên nghiệp đã đƣợc nhấn mạnh. Dù sao, một câu trả lời rõ ràng không đƣợc cung cấp cho câu hỏi: Đâu là thuật toán tốt nhất cho đối sánh vân tay? Có hai lý do chính giải thích tại sao quyết định hiệu năng tƣơng đối giữa các thuật toán khác nhau là khó khăn.
Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn
Hiệu năng của một phƣơng pháp nhận dạng vân tay liên quan đến nhiều độ đo hiệu năng khác nhau: độ chính xác (FMR, FNMR …), hiệu quả (thời gian thu thâp, thời gian kiểm tra), tính mềm dẻo cho nhận dạng 1:N, cỡ của mẫu…Các ứng dụng khác nhau có thể sử dụng một thuật toán đối sánh vân tay với độ chính xác thấp hơn nhƣng lại có cỡ mẫu nhỏ hơn so với thuật toán chính xác cao hơn nhƣng sử dụng cỡ mẫu lớn hơn.
Sau đây là một số cách trách lỗi thông thƣờng trong đánh giá hiệu năng của các thuật toán đối sánh:
1. Không sử dụng cùng một tập dữ liệu cho huấn luyện, hợp lệ hóa và kiểm tra một thuật toán
2. Không tính hiệu năng trên một tập cơ sở dữ liệu rất nhỏ
3. Không làm sạch cơ sở dữ liệu bằng cách loại bỏ các mẫu có sự từ chối hoặc không đƣợc phân loại; Về nguyên lý, bằng cách lặp loại bỏ các mẫu nhƣ vậy có thể đạt tới độ chính xác mong muốn
4. Không kết luận độ chính xác tốt hơn hệ thống khác khi chúng đƣợc đánh giá trên các tập dữ liệu khác nhau
5. Không dấu điểm yếu của thuật toán, nhƣng lại tài liệu hóa các thất bại.