корреляции фильтры были успешно применены к автоматическим распознаванием цели (ATR) проблем. Наиболее простой корреляции фильтр согласованный пространственный фильтр (MSF), чьи импульсной характеристикой (в 2-D, функции рассеяния точки) является перевернутый вариант эталонного изображения. В то время как MSF работает хорошо при обнаружении опорного изображения повреждены аддитивного белого шума, он выполняет плохо, когда эталонное изображение появляется с искажениями (например, поворотов, масштабных изменений). Таким образом, один MSF будут необходимы для выявления каждый вид объекта. Очевидно, что это вычислительно непривлекательным для практического распознавания образов. Эстер и Casasent обратился с этой проблемой с введением синтетического дискриминант функции (SDF) фильтра. ФДО фильтр представляет собой линейную комбинацию флайтсимулятора где сочетание веса выбраны так, чтобы выходы корреляции, соответствующие учебные изображений даст заранее заданные значения в начале координат. Эти предварительно указано пиковые значения часто называют пик ограничений. Пиковые значения, соответствующие Authentics (также называемых истинный класс), как правило, устанавливается в 1, и, следовательно, это SDF фильтр был известен как равное соотношение пик (ECP) SDF фильтра. В принципе, один ECP фильтр SDF может заменить многие MSFS. Распознавание объектов осуществляется кросс-корреляции входного изображения с синтезированной шаблона или фильтра и обработки полученного корреляции выход. Соотношение выход искали пиков, и относительные высоты этих пиков используются для определения, является ли объект интереса присутствует или нет. Места расположения пиками указывают положение объектов.
Лицо проверка является важным инструментом для проверки подлинности личности, и это может иметь большое значение в приложениях безопасности и электронной коммерции. Мы разработали эффективное применение корреляционных фильтров для лица проверки. Производительность конкретного типа корреляционного фильтра называется минимальная средняя корреляционная энергия (МАЗ) фильтр оценивается с помощью выражения лица Database, собранной на обработки мультимедиа лаборатории в университете Карнеги-Меллона (CMU).
Указатель Условия:. Matlab, источник, код, лица, идентификация, аутентификация, распознавание, корреляция, фильтры, фильтр, булава
Требования
Matlab
Комментарии не найдены