| Različica | 1.0 |
|---|---|
| Založnik | Luigi Rosa |
| Datum izdaje | 21. nov. 2012 |
| Datum dodajanja | 21. nov. 2012 |
| Os zahteve | Windows 2003, Windows Vista, Windows 98, Windows Me, Windows, Windows NT, Windows 2000, Windows 8, Windows Server 2008, Windows 7, Windows XP |
| Zahteve | Matlab |
| Skupno prenosov | 126 |
| Cena | Free |
Opis
Teorija naprednih korelacijskih filtrov se je v zadnjih dveh desetletjih razvila iz literature o optičnem prepoznavanju vzorcev; izkazali so se kot učinkoviti klasifikatorji v številnih aplikacijah, med drugim pri biometričnem prepoznavanju in avtomatskem prepoznavanju ciljev. Zasnove korelacijskih filtrov uporabljajo domeno intenzivnosti slike primerov usposabljanja za izračun predloge razreda, ki proizvaja značilne korelacijske rezultate za razlikovanje med pristnimi uporabniki in sleparji. Pri uporabi filtra za preizkušanje pristnosti nove ciljne slike se pričakuje, da bo imela izhodna ravnina obliko, ki bo vsebovala korelacijski vrh, če je slika pristna, ne pa takega vrha, če slika pripada drugemu razredu. Lastnosti klasifikatorjev korelacijskih filtrov vključujejo elegantno degradacijo, invariantnost premika in rešitve zaprte oblike.
Koda je bila preizkušena s slikami prstnih odtisov, posnetimi z drsnim čitalnikom prstnih odtisov UPEK s kapacitivnim senzorjem in povezavo USB 2.0. Baza podatkov je široka 16 prstov in globoka 8 vtisov na prst (skupaj 128 prstnih odtisov). Dobili smo naslednje rezultate:
Identifikacija prstnih odtisov ena proti več: z uporabo 2 slik za vsak prst, naključno izbranih za usposabljanje, in preostalih 6 slik za testiranje (skupaj 32 slik za usposabljanje in 96 slik za testiranje), brez kakršnega koli prekrivanja, smo dobili stopnjo napak, manjšo od 0,6 % (ena največja stopnja napake).
Preverjanje prstnega odtisa ena proti ena: dobili smo EER enak 5,6641 %.
Izrazi indeksa: Matlab, izvor, koda, korelacija, filtri, AFIS, avtomatizirano, prstni odtis, identifikacija, sistem.
