상관 관계 필터 AFIS. 상관 필터를 사용하여 대상 이미지의 진위 여부를 테스트하십시오.
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상관 관계 필터 AFIS. 순위 및 요약

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상관 관계 필터 AFIS. 설명

첨단 상관 필터의 이론은 지난 20 년 동안 광학 패턴 인식의 문헌에서 발전 해 왔습니다. 그들은 생체 인식 및 자동 목표 인식 중에서 많은 응용 분야에서 효과적인 분류자를 입증했습니다. 상관 관계 필터 설계 교육 예제의 이미지 강도 도메인을 사용하여 특성 상관 관계 출력을 생성하는 클래스 템플릿을 계산하여 본격적인 사용자와 정지 장치를 구별합니다. 새로운 대상 이미지의 진위 여부를 테스트하기 위해 필터를 적용 할 때 출력 평면은 이미지가 본격적이지 않지만 이미지가 다른 클래스에 속하면 상관 피크를 포함하는 모양을 가질 것으로 예상됩니다. 상관 관계 필터 분류 자의 특성에는 정상적인 분해, 변환 불변 및 폐쇄 형 솔루션이 포함됩니다. 이 코드는 커패시 티브 센서 및 USB 2.0 연결이있는 UPEK 스 와이프 지문 인식 장치로 촬영 한 지문 이미지를 사용하여 테스트되었습니다. 데이터베이스는 손가락 당 넓고 8 개의 인상이 16 개, 손가락 당 8 개의 인상이 있습니다 (전부 128 지문). 우리는 다음과 같은 결과를 얻었습니다. 일대 다지 지문 식별 : 훈련을 위해 훈련을 위해 무작위로 선택한 각 손가락에 대해 2 개의 이미지를 사용하고 테스트를 위해 나머지 6 이미지 (트레이닝 및 테스트를 위해 테스트를위한 96 개의 이미지를위한 32 개의 이미지)를 사용하여 중복되지 않고 오류율이 더 작지 않습니다. 0.6 % (최상위 오류율). 일대일 지문 검증 : 우리는 5.6641 %와 같은 EER을 얻었습니다. 색인 조건 : MATLAB, 소스, 코드, 상관 관계, 필터, AFIS, 자동화, 지문, 식별, 시스템.

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