Correlation Filters AFIS

고급 상관 필터의 이론은 지난 20 년 광학 패턴 인식의 문헌에서 진화했다; 그들 사이에서 응용 프로그램, 생체 인식 및 자동 인식 대상의 숫자에 효과적인 분류를 증명했다. 상관 필터 설계는 사용자와 정통 사기꾼 구분할 특성의 상관 출력을 생성하는 클래스 템플릿을 계산하는 트레이닝 예의 이미지 세기 도메인을 사용한다. 새로운 대상 화상의 신뢰성을 검사하기위한 필터를 적용하면, 출력 플레인은 이미지가 다른 클래스에 속하는 경우에는 화상이 확실하면 상관 피크를 포함하는 형태가 있지만 이러한 피크를 가질 것으로 기대된다. 상관 필터 분류의 속성은 우아한 저하, 시프트 불변 닫힌 형태의 솔루션이 포함되어 있습니다.

이 코드는 정전 용량 센서와 USB 2.0 연결 UPEK 슬쩍 지문 인식기로 촬영 한 지문 이미지를 사용하여 테스트되었습니다. 데이터베이스는 전체 16 손가락과 깊은 손가락 당 8 노출 (모든 128 지문)입니다. 우리는 다음과 같은 결과를 얻었다 :

일대 지문 인식 : 겹치는없이 무작위로 훈련을 위해 선택한 모든 손가락이 이미지와 테스트를 위해 나머지 6 이미지 (교육 전적으로 32 이미지와 테스트를위한 96 이미지)를 사용하여, 우리는보다 에러율 작은 얻은 0.6 % (최고 하나의 오류 비율).
한 -에 - 하나의 지문 인식 : 우리는 5.6641 %에 해당 EER을 얻었다.


인덱스 조건 :. matlab에, 소스 코드, 상관 관계, 필터, AFIS, 자동화, 지문, 식별 시스템

이 요구 사항 :

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