Filtros de correlación AFIS Pruebe la autenticidad de una imagen de destino con filtros de correlación AFIS.
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Filtros de correlación AFIS Clasificación y resumen

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Filtros de correlación AFIS Descripción

La teoría de los filtros avanzados de correlación ha evolucionado a partir de la literatura del reconocimiento de patrones ópticos en las últimas dos décadas; Han probado clasificadores efectivos en varias aplicaciones, entre ellos el reconocimiento biométrico y el reconocimiento automático de objetivos. Los diseños de filtros de correlación utilizan el dominio de intensidad de la imagen de ejemplos de capacitación para calcular una plantilla de clase que produce salidas de correlación características para distinguir entre usuarios y impostores auténticos. Al aplicar el filtro para probar la autenticidad de una nueva imagen de destino, se espera que el plano de salida tenga una forma que contenga un pico de correlación si la imagen es auténtica, pero no es un pico así si la imagen pertenece a otra clase. Las propiedades de los clasificadores de filtros de correlación incluyen la graciosa degradación, la invariación de turnos y las soluciones de forma cerrada. El código se ha probado utilizando imágenes de huellas dactilares tomadas con un lector de huellas dactilares de deslizamiento de Upek con sensor capacitivo y conexión USB 2.0. La base de datos es de 16 dedos anchos y 8 impresiones por dedo profundo (128 huellas dactilares en total). Hemos obtenido los siguientes resultados: Identificación de huellas dactilares de uno a muchos: usando 2 imágenes para cada dedo seleccionado al azar para la capacitación y las 6 imágenes restantes para la prueba (totalmente 32 imágenes para la capacitación y 96 imágenes para la prueba), sin ninguna superposición, hemos obtenido una tasa de error más pequeña que 0.6% (tasa de error superior). Verificación de huellas digitales de uno a uno: hemos obtenido un extraño igual a 5.6641%. Términos del índice: MATLAB, FUENTE, CÓDIGO, CORRELACIÓN, FILTROS, AFIS, AUTORICIDAD, Huella digital, Identificación, Sistema.

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