| Versioon | 1.0 |
|---|---|
| Kirjastaja | Luigi Rosa |
| Väljalaske kuupäev | 21. nov 2012 |
| Kuupäev lisatud | 21. nov 2012 |
| Os nõuded | Windows 2003, Windows Vista, Windows 98, Windows Me, Windows, Windows NT, Windows 2000, Windows 8, Windows Server 2008, Windows 7, Windows XP |
| Nõuded | Matlab |
| Allalaadimisi kokku | 126 |
| Hind | Free |
Kirjeldus
Täiustatud korrelatsioonifiltrite teooria on optilise mustrituvastuse kirjandusest viimase kahe aastakümne jooksul välja arenenud; need on osutunud tõhusateks klassifikaatoriteks paljudes rakendustes, sealhulgas biomeetrilise tuvastamise ja automaatse sihtmärgi tuvastamise puhul. Korrelatsioonifiltri kujundused kasutavad koolitusnäidete kujutise intensiivsuse domeeni, et arvutada klassimall, mis loob iseloomulikud korrelatsiooniväljundid autentsete kasutajate ja petiste eristamiseks. Kui rakendate filtrit uue sihtkujutise autentsuse testimiseks, eeldatakse, et väljundtasandil on kujund, mis sisaldab korrelatsioonipiiki, kui kujutis on autentne, kuid mitte, kui kujutis kuulub mõnda teise klassi. Korrelatsioonifiltrite klassifikaatorite omadused hõlmavad graatsilist halvenemist, nihke muutumatust ja suletud vormi lahendusi.
Koodi on testitud mahtuvusliku anduri ja USB 2.0 ühendusega UPEK-i sõrmejäljelugejaga tehtud sõrmejäljepiltide abil. Andmebaas on 16 sõrme laiune ja 8 jäljendi sügavus sõrme kohta (kokku 128 sõrmejälge). Oleme saanud järgmised tulemused:
Üks-mitmele sõrmejälje tuvastamine: kasutades 2 pilti iga sõrme kohta, mis valiti treeninguks juhuslikult ja ülejäänud 6 pilti testimiseks (kokku 32 pilti treenimiseks ja 96 pilti testimiseks), ilma kattumiseta, oleme saanud veamäära, mis on väiksem kui 0,6% (veamäär üleval).
Üks-ühele sõrmejälgede kontrollimine: oleme saanud EER-i, mis on võrdne 5,6641%.
Indeksi tingimused: Matlab, allikas, kood, korrelatsioon, filtrid, AFIS, automatiseeritud, sõrmejälg, tuvastamine, süsteem.
