qabaqcıl korrelyasiya filtreler nəzəriyyəsi son iki onillikdə optik model tanınması ədəbiyyat inkişaf etmişdir; Onlar arasında proqramları, biometrik tanınması və avtomatik hədəf tanınması bir sıra səmərəli sınıflandırıcıları sübut etdik. Nisbəti filter dizayn orijinal istifadəçiləri və impostors ayırmaq üçün xarakterik korrelyasiya nəticələri istehsal edən bir sinif şablon hesablamaq üçün təlim nümunələri image intensivliyi domain istifadə edin. Yeni hədəf image həqiqiliyini test üçün filter tətbiq edərkən, çıxış təyyarə image bir sinif məxsusdur image orijinal bir korrelyasiya pik olan bir forma, lakin belə pik olması gözlənilir. Korrelyasiya filter klassifikatorların Properties zərif deqradasiyası, shift invariant və qapalı formada həll daxildir.
kodu kapasitif sensor və USB 2.0 bağlantısı ilə UPEK çalmak barmaq oxucu ilə qəbul barmaq izi images istifadə edərək test edilmişdir. Database geniş 16 barmaqlarını və dərin barmaq 8 nümayişi (bütün 128 barmaq) təşkil edir. Biz aşağıdakı nəticələr əldə edilmişdir:
Bir-to-çox barmaq izi müəyyən: hər hansı bir üst-üstə olmadan təsadüfi təlim üçün seçilmiş hər barmaq üçün 2 images və test üçün qalan 6 şəkillər (təlim üçün tamamilə 32 şəkillər və test üçün 96 images) istifadə edərək, biz daha bir səhv dərəcəsi kiçik əldə 0.6% (üst bir səhv dərəcəsi).
Bir-bir barmaq izi yoxlama: biz 5,6641% -ə bərabər bir TVM-ni əldə.
Index şərtləri:. Mətləb, mənbə, kodu, korrelyasiya, filtreler, AFIS, avtomatik, barmaq izi, şəxsiyyət, sistem
tələblər
Mətləb
Şərhlər tapılmadı