Az elmélet a fejlett korrelációs szűrők alakult ki a szakirodalomban optikai alakfelismerés az elmúlt két évtizedben; azok beváltak osztályozók a kérelmek száma, köztük a biometrikus rendszerrel és automata célfelismerést. Korrelációs szűrőberendezés használja a kép intenzitását domain a képzési példák kiszámolni egy osztály sablon, amely termel jellemző korrelációs kimenetek különbséget tenni a hiteles felhasználók és a szélhámosok. Alkalmazása során a szűrő teszteléséhez a hitelességét egy új cél kép, a kimenet sík várhatóan olyan az alakja, amely egy korrelációs csúcsot, ha a kép hiteles, de nem ilyen csúcs, ha a kép tartozik egy másik osztály. Tulajdonságok korreláció filter osztályozók közé kecses degradáció, shift invariancia és zárt formájú megoldásokat.
A kód teszteltük: ujjlenyomat venni az UPEK ellop ujjlenyomat-olvasó kapacitív érzékelő és USB 2.0 kapcsolaton keresztül. Adatbázis 16 ujjait széles és 8 benyomások per ujját mély (128 ujjlenyomat-ból). Kaptunk a következő eredményeket:
Egy-több ujjlenyomat-azonosító: a 2 képek minden ujját véletlenszerűen kiválasztott képzés és a maradék 6 képek tesztelésre (teljesen 32 kép a képzés és a 96 kép tesztelésre), anélkül, hogy egymást átfedő, kaptunk egy hibaarány kisebb, mint 0,6% (felső egy hibaarány).
Egy-egy ujjlenyomat-ellenőrzés: kaptunk egy EER egyenlő 5,6641%.
Index Feltételek: Matlab, forrás, kód, korreláció, szűrők, AFIS, automatizált, ujjlenyomat, azonosítója, a rendszer.
követelmények :
Matlab
Hozzászólás nem található