Filtri di correlazione Verifica del fronte Eseguire la verifica del viso con i filtri di correlazione utilizzando il codice sorgente MATLAB fornito.
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Filtri di correlazione Verifica del fronte Classifica e riepilogo

Filtri di correlazione Verifica del fronte Tag

Filtri di correlazione Verifica del fronte Descrizione

I filtri di correlazione sono stati applicati con successo ai problemi automatici del riconoscimento di destinazione (ATR). Il filtro di correlazione più basico è il filtro spaziale corrispondente (MSF), la cui risposta dell'impulso (nella funzione 2-D, funzione di diffusione del punto) è la versione capovolta dell'immagine di riferimento. Mentre il MSF si esibisce bene a rilevare un'immagine di riferimento danneggiata dal rumore bianco additivo, esegue scarsamente quando viene visualizzata l'immagine di riferimento con distorsioni (ad esempio, le rotazioni, le modifiche alla scala). Quindi è necessario un MSF per rilevare ogni aspetto di un oggetto. Chiaramente questo è computazionalmente poco attraente per il riconoscimento pratico del modello. Hester e CasaSent hanno affrontato questa sfida con l'introduzione del filtro della funzione discriminante sintetica (SDF). Il filtro SDF è una combinazione lineare di MSFS in cui vengono scelti i pesi combinati in modo che le uscite di correlazione corrispondenti alle immagini di allenamento possano produrre valori pre-specificati all'origine. Questi valori di picco pre-specificati sono spesso indicati come vincoli di picco. I valori di picco corrispondenti all'Autentica (chiamati anche TRUE CLASS) sono in genere impostati su 1, e quindi questo filtro SDF è stato noto come filtro SDF di PEAGUAL Correlation Peak (ECP). In linea di principio, un singolo filtro SDF ECP potrebbe sostituire molti MSFS. Il riconoscimento dell'oggetto viene eseguito mediante correlazione cross-correlating un'immagine di input con un modello o un filtro sintetizzato e l'elaborazione dell'uscita di correlazione risultante. L'uscita di correlazione viene cercata per i picchi e le relative altezze di questi picchi sono utilizzate per determinare se l'oggetto di interesse è presente o meno. Le posizioni dei picchi indicano la posizione degli oggetti. La verifica del viso è uno strumento importante per l'autenticazione di un individuo e può essere di valore significativo nelle applicazioni di sicurezza ed e-commercio. Abbiamo sviluppato un'applicazione efficace dei filtri di correlazione per la verifica del viso. Le prestazioni di un tipo specifico di file di correlazione denominate il filtro Minimal Media Correlation Energy (Mace) viene valutato utilizzando il database di espressioni facciali raccolti presso il laboratorio avanzato di elaborazione multimediale presso la Carnegie Mellon University (CMU). Termini Indice: Matlab, sorgente, codice, viso, identificazione, autenticazione, riconoscimento, correlazione, filtri, filtro, macinazione.

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