Filtros de correlação Afis. Teste a autenticidade de uma imagem de destino usando filtros de correlação AFIS.
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Filtros de correlação Afis. Classificação e resumo

Filtros de correlação Afis. Tag

Filtros de correlação Afis. Descrição

A teoria dos filtros avançados de correlação evoluiu da literatura de reconhecimento de padrões ópticos nas últimas duas décadas; Eles provaram classificadores eficazes em várias aplicações, entre eles reconhecimento biométrico e reconhecimento alvo automático. Os projetos do filtro de correlação usam o domínio da intensidade da imagem dos exemplos de treinamento para calcular um modelo de classe que produz saídas de correlação características para distinguir entre usuários e impostores autênticos. Ao aplicar o filtro para testar a autenticidade de uma nova imagem de destino, espera-se que o plano de saída tenha uma forma contendo um pico de correlação se a imagem for autêntica, mas nenhum pico se a imagem pertencer a outra classe. Propriedades dos classificadores de filtro de correlação incluem degradação graciosa, invariância de mudança e soluções de forma fechada. O código foi testado usando imagens impressões digitais tiradas com um leitor de impressão digital de topo do Uphek com sensor capacitivo e conexão USB 2.0. O banco de dados é de 16 dedos largos e 8 impressões por dedo profundo (128 impressões digitais em todos). Obtivemos os seguintes resultados: Identificação de impressão digital: usando 2 imagens para cada dedo selecionado aleatoriamente para treinamento e as 6 imagens restantes para testes (totalmente 32 imagens para treinamento e 96 imagens para teste), sem qualquer sobreposição, obtivemos uma taxa de erro menor que 0,6% (taxa de erro superior). Verificação de impressão digital de um para um: obtivemos um Eer igual a 5,6641%. Termos de Índice: Matlab, Fonte, Código, Correlação, Filtros, Afis, Automatizado, Impressão digital, Identificação, Sistema.

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