Correlation Filters AFIS

Tavsif

Ilg'or korrelyatsiya filtrlari nazariyasi so'nggi yigirma yil ichida optik naqshni aniqlash adabiyotidan rivojlandi; ular bir qator ilovalarda samarali tasniflagichlarni isbotladilar, jumladan biometrik tanib olish va avtomatik nishonni aniqlash. Korrelyatsiya filtri dizaynlari haqiqiy foydalanuvchilar va yolg'onchilarni farqlash uchun xarakterli korrelyatsiya natijalarini ishlab chiqaradigan sinf shablonini hisoblash uchun o'quv misollarining tasvir intensivligi domenidan foydalanadi. Yangi maqsadli tasvirning haqiqiyligini tekshirish uchun filtrni qo'llashda, agar tasvir haqiqiy bo'lsa, chiqish tekisligi korrelyatsiya cho'qqisini o'z ichiga olgan shaklga ega bo'lishi kutiladi, lekin agar tasvir boshqa sinfga tegishli bo'lsa, bunday cho'qqi bo'lmaydi. Korrelyatsiya filtri klassifikatorlarining xususiyatlariga oqlangan degradatsiya, siljish o'zgarmasligi va yopiq shaklli echimlar kiradi.

Kod sig‘imli sensor va USB 2.0 ulanishiga ega UPEK surish barmoq izini o‘quvchi yordamida olingan barmoq izlari tasvirlari yordamida sinovdan o‘tkazildi. Ma'lumotlar bazasi 16 barmoq kengligida va har bir barmoq chuqurligida 8 ta taassurotdan iborat (jami 128 barmoq izi). Biz quyidagi natijalarga erishdik:

Birdan ko‘p barmoq izini identifikatsiyalash: o‘qitish uchun tasodifiy tanlangan har bir barmoq uchun 2 ta rasmdan va qolgan 6 ta rasmdan sinov uchun (jami 32 ta o‘qitish uchun va 96 ta rasm sinov uchun) foydalanib, bir-biriga o‘xshamagan holda, biz xato darajasiga ega bo‘ldik. 0,6% (birinchi xatolik darajasi).

Barmoq izlarini birma-bir tekshirish: biz 5,6641% ga teng EERni oldik.

Indeks shartlari: Matlab, manba, kod, korrelyatsiya, filtrlar, AFIS, avtomatlashtirilgan, barmoq izi, identifikatsiya, tizim.