Я думаю вам стоит уделить бОльший акцент на вашу технологию наименьших модулей, описать её преимущества, чтобы было понятно зачем эта технология вообще была создана.
вольный перевод с языка нашего программиста принципа действия предлагаемой биометрии:
или вот геодезист делает замеры на местности. желает получить координаты некоего треугольника. в идеальном мире сумма углов треугольника равна 180 градусам. в нашем мире, в результаты измерений вкрадывается досадная ошибка-погрешность-невязка (приборов, человеческий фактор, физическое состояние среды). при внесении таких результатов в расчётную систему, возникает необходимость приведение неточных данных к среднеарифметическому показателю для построения правдоподобной модели.
немного усложним задачу:
треугольник не один. есть множество неодинаковых треугольников имеющих с первоначальным и между собой общие стороны. на данном этапе нам необходимо произвести вычисление сумм погрешностей невязок всех треугольников. то=есть предыдущий цикл приведения треугольника к правдоподобной модели необходимо повторить по количеству множества треугольников.
в силу сложившихся обстоятельств, чаще всего для решение данных задач применяют метод наименьших квадратов. в отличие от метода наименьших модулей в этом методе для исключения отрицательных величин используют возведение в степень, что влечёт за собой значительные арифметические вычисления-процессорное время.
если есть точки на плоскости(результаты замеров). нам необходимо провести через плоскость некую усредняющую линию. для этого мы берём произвольную линию и суммируем расстояния от каждой точки до линии, полученную сумму длин делим на количество точек и получаем средний модуль, теперь мы линию чуть поворачиваем и снова считаем и смотрим как изменился результат, проанализировав мы можем расположить линию так чтобы модуль был наименьшим(максимально правдоподобным).
в нашей системе биометрии всё множество точек(результатов замеров) в системе координат мы разбиваем на области и внутри каждой области строим свою среднюю линию и соединяем с линией из смежной области и таким образом получаем кусочно-линейную функцию. это функция которая легко обрабатывается компьютером. икс-игрек-равно бэ. минуя возведение в степень метод наименьших модулей в 16 раз снижает нагрузку на процессор компьютера при обработке координат-точек. для начала анализа нашей биометрии достаточно иметь всего 17 точек-замеров. ещё одной немаловажным отличием является то, что полученная кусочно-линейная функция имеет вполне определённый вид. получив однажды рельеф лица или рисунок вен человека, мы можем получать с видеокамеры(сенсора) "образ" в движении, который возможно поворачивать, масштабировать, и сравнивать с оригинальным, что значительно ускоряет поиск соответствия в базе данных по трафарету.