Teorie pokročilých korelačních filtrů se vyvinula z literatury optické rozpoznávání v průběhu posledních dvou desetiletí; se ukázaly jako efektivní číselníky v řadě aplikací, mezi nimi biometrické rozpoznávání a automatické rozpoznávání cíl. Korelace filtr designy používají intenzity obrazu doménu příkladů školení pro výpočet třídní šablonu, která vytváří charakteristické korelační výstupy rozlišovat mezi autentickým uživateli a podvodníků. Při použití filtru pro testování pravosti nového cílového obrazu, se předpokládá, že výstupní rovina mít tvar, který obsahuje korelační vrchol v případě, že obraz je závazné, ale žádný takový pík v případě, že obraz patří do jiné třídy. Vlastnosti korelace filtračních třídění patří degradace, shift neměnnost a uzavřený tvar řešení.
Kód byl testován pomocí otisků prstů pořízených UPEK výpad čtečky otisků prstů s kapacitním snímačem a USB 2.0 připojení. Databáze je 16 prsty široký a 8 zobrazení na prst hlubokého (128 otisky prstů ve všech). Získali jsme následující výsledky:
One-to-Many identifikaci otisků prstů: pomocí 2 obrázky pro každý prst náhodně vybraných pro školení a zbývajících 6 obrázky pro testování (celkem 32 snímků pro vzdělávání a 96 snímků pro testování), bez překrývání, jsme získali chybovost menší než 0,6% (horní jedna chybovost).
One-to-one ověření otisků prstů: jsme získali EER ve výši 5,6641%.
Všeobecné:. Matlab, zdroj, kód, korelace, filtry, AFIS, autoservis, otisk prstu, identifikace, systém
Požadavky na :
Matlab
Komentáře nebyl nalezen