| Верзија | 1.0 |
|---|---|
| Издавач | Luigi Rosa |
| Датум изласка | 21. 11. 2012. |
| Датум додавања | 21. 11. 2012. |
| Ос захтеви | Windows 2003, Windows Vista, Windows 98, Windows Me, Windows, Windows NT, Windows 2000, Windows 8, Windows Server 2008, Windows 7, Windows XP |
| Захтеви | Matlab |
| Укупно преузимања | 126 |
| Цена | Free |
Опис
Теорија напредних корелационих филтера је еволуирала из литературе о оптичком препознавању образаца у последње две деценије; показали су се ефикасним класификаторима у бројним апликацијама, међу којима су биометријско препознавање и аутоматско препознавање мета. Дизајни корелационих филтера користе домен интензитета слике примера обуке за израчунавање шаблона класе који производи карактеристичне корелационе излазе да би се разликовало између аутентичних корисника и варалица. Приликом примене филтера за тестирање аутентичности нове циљне слике, очекује се да излазна раван има облик који садржи корелациони врх ако је слика аутентична, али не и такав врх ако слика припада другој класи. Својства класификатора корелационих филтера укључују грациозну деградацију, инваријантност померања и решења затвореног облика.
Код је тестиран коришћењем слика отисака прстију снимљених УПЕК читачем отиска прста са капацитивним сензором и УСБ 2.0 везом. База података је широка 16 прстију и дубока 8 отисака по прсту (укупно 128 отисака прстију). Добили смо следеће резултате:
Идентификација отиска прста један према више: користећи 2 слике за сваки прст насумично одабран за обуку и преосталих 6 слика за тестирање (укупно 32 слике за обуку и 96 слика за тестирање), без икаквог преклапања, добили смо стопу грешке мању од 0,6% (прва стопа грешке).
Провера отиска прста један на један: добили смо ЕЕР једнак 5,6641%.
Индексни појмови: Матлаб, извор, код, корелација, филтери, АФИС, аутоматизовани, отисак прста, идентификација, систем.
