| Versiya | 1.0 |
|---|---|
| Nəşriyyat | Luigi Rosa |
| Buraxılış tarixi | 21 noy 2012 |
| Tarix əlavə edildi | 21 noy 2012 |
| Os tələbləri | Windows 2003, Windows Vista, Windows 98, Windows Me, Windows, Windows NT, Windows 2000, Windows 8, Windows Server 2008, Windows 7, Windows XP |
| Tələblər | Matlab |
| Cəmi yüklənmə | 126 |
| Qiymət | Free |
Təsvir
Qabaqcıl korrelyasiya filtrləri nəzəriyyəsi son iki onillikdə optik nümunənin tanınması ədəbiyyatından inkişaf etmişdir; onlar biometrik tanınma və avtomatik hədəf tanınması da daxil olmaqla bir sıra tətbiqlərdə effektiv təsnifatçıları sübut etdilər. Korrelyasiya filtri dizaynları həqiqi istifadəçilərlə saxtakarları ayırd etmək üçün xarakterik korrelyasiya nəticələrini yaradan sinif şablonunu hesablamaq üçün təlim nümunələrinin təsvir intensivliyi domenindən istifadə edir. Yeni hədəf şəklinin həqiqiliyini yoxlamaq üçün filtr tətbiq edilərkən, çıxış müstəvisində şəkil orijinaldırsa, korrelyasiya pikini ehtiva edən bir formaya sahib olacağı gözlənilir, lakin şəkil başqa sinifə aiddirsə, belə pik yoxdur. Korrelyasiya filtri klassifikatorlarının xüsusiyyətlərinə zərif deqradasiya, yerdəyişmə dəyişkənliyi və qapalı forma həlləri daxildir.
Kod kapasitiv sensoru və USB 2.0 bağlantısı olan UPEK sürüşdürmə barmaq izi oxuyucusu ilə çəkilmiş barmaq izi təsvirlərindən istifadə etməklə sınaqdan keçirilib. Verilənlər bazası 16 barmaq genişliyində və hər barmaq dərinliyində 8 təəssüratdır (cəmi 128 barmaq izi). Aşağıdakı nəticələri əldə etdik:
Bir-çox barmaq izinin identifikasiyası: təlim üçün təsadüfi seçilmiş hər barmaq üçün 2 təsvirdən və sınaq üçün qalan 6 təsvirdən (təlim üçün cəmi 32 şəkil və sınaq üçün 96 şəkil) istifadə edərək, üst-üstə düşmədən, biz səhv nisbətini əldə etdik. 0,6% (birinci səhv nisbəti).
Bir-bir barmaq izi yoxlanışı: biz 5,6641%-ə bərabər olan EER əldə etdik.
İndeks şərtləri: Matlab, mənbə, kod, korrelyasiya, filtrlər, AFIS, avtomatlaşdırılmış, barmaq izi, identifikasiya, sistem.
