상관 관계 필터는 자동 타겟 인식 (ATR) 문제에 성공적으로 적용되었다. 가장 기본적인 상관 필터는 그 임펄스 응답 (2-D, 점 분포 함수) 참조 화상의 반전 버전 공간 매칭 필터 (MSF)이다. MSF는 첨가제 백색 잡음에 의해 손상 참조 이미지를 검출에서 잘 수행하는 동안 참조 이미지가 왜곡 (예를 들어, 회전, 크기 변경)로 표시 될 때, 그것은 제대로 수행합니다. 따라서 하나 MSF는 객체의 각각의 출현을 검출하기 위해 필요한 것이다. 분명히이 실제 패턴 인식을위한 계산 매력입니다. 헤스터와 Casasent는 합성 판별 기능 (SDF) 필터의 도입으로이 문제를 해결. SDF 필터 트레이닝 영상에 대응하는 상기 상관 출력이 원점에 미리 지정된 값을 산출 할 수 있도록 조합 가중치가 선택되어 MSFS의 선형 조합이다. 이러한 미리 - 특정 피크 값은 피크 제약 종종 언급된다. (또한 진정한 클래스라고 함)에 대응 authentics 피크치는 일반적으로 1로 설정되고, 따라서,이 필터는 SDF 동일한 상관 피크 (ECP) SDF 필터로 알려졌다. 원칙적으로, 단일 ECP의 SDF 필터는 많은 MSFS를 대체 할 수있다. 물체 인식은 합성 필터 템플릿 또는 입력 화상을 상호 상관하고, 생성 된 상관 출력을 처리함으로써 수행된다. 상관 출력은 피크를 검색하고, 이들 피크의 상대적인 높이가 관심의 대상이 존재하는지 여부를 결정하는 데 사용된다. 피크의 위치는 물체의 위치를 나타낸다.
얼굴 인증은 개인 인증을위한 중요한 수단이고, 그것은 보안 및 전자 상거래 애플리케이션에서 중요한 가치가있을 수있다. 우리는 얼굴 검증을위한 상관 관계 필터의 효과적인 응용 프로그램을 개발했습니다. 상관 필터의 특정 유형의 성능은 최소 평균 상관 에너지 (MACE) 필터는 카네기 멜론 대학의 고급 멀티미디어 처리 연구실 (CMU)에서 수집 된 표정 Database를 사용하여 평가했다.
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