Correlation Filters AFIS

Përshkrim

Teoria e filtrave të avancuar të korrelacionit ka evoluar nga literatura e njohjes së modeleve optike në dy dekadat e fundit; ata kanë dëshmuar klasifikues efektivë në një sërë aplikacionesh, mes tyre njohja biometrike dhe njohja automatike e objektivit. Modelet e filtrit të korrelacionit përdorin domenin e intensitetit të imazhit të shembujve të trajnimit për të llogaritur një model klase që prodhon rezultate karakteristike të korrelacionit për të dalluar midis përdoruesve autentikë dhe mashtruesve. Kur aplikoni filtrin për testimin e autenticitetit të një imazhi të ri të synuar, rrafshi i daljes pritet të ketë një formë që përmban një kulm korrelacioni nëse imazhi është autentik, por jo një kulm i tillë nëse imazhi i përket një klase tjetër. Vetitë e klasifikuesve të filtrit të korrelacionit përfshijnë degradimin e këndshëm, pandryshueshmërinë e zhvendosjes dhe zgjidhjet me formë të mbyllur.

Kodi është testuar duke përdorur imazhe të gjurmëve të gishtërinjve të marra me një lexues të gjurmëve të gishtërinjve rrëshqitës UPEK me sensor kapacitiv dhe lidhje USB 2.0. Baza e të dhënave është 16 gishta e gjerë dhe 8 mbresa për gisht të thellë (gjithsej 128 gjurmë gishtash). Ne kemi marrë rezultatet e mëposhtme:

Identifikimi i gjurmëve të gishtave një-në-shumë: duke përdorur 2 imazhe për çdo gisht të zgjedhur rastësisht për trajnim dhe 6 imazhet e mbetura për testim (gjithsej 32 imazhe për trajnim dhe 96 imazhe për testim), pa asnjë mbivendosje, kemi marrë një shkallë gabimi më të vogël se 0.6% (shkalla më e lartë e gabimit).

Verifikimi një-për-një i gjurmëve të gishtërinjve: ne kemi marrë një EER të barabartë me 5,6641%.

Kushtet e indeksit: Matlab, burim, kod, korrelacion, filtra, AFIS, i automatizuar, gjurmë gishtash, identifikim, sistem.