ولقد تطورت نظرية الفلاتر ارتباط المتقدمة من أدب التعرف على الأنماط البصرية في العقدين الماضيين. فقد ثبت المصنفات فعالة في عدد من التطبيقات، من بينها الاعتراف البيومترية والاعتراف الهدف التلقائي. تصاميم مرشح ارتباط استخدام المجال كثافة صورة من الأمثلة التدريبية لحساب قالب فئة التي تنتج مخرجات علاقة مميزة للتمييز بين المستخدمين أصيلة والمحتالين. عند تطبيق فلتر لاختبار صحة صورة المستهدفة الجديدة، ومن المتوقع أن يكون شكل تحتوي على ارتباط الذروة إذا كانت الصورة حقيقية، ولكن لا يوجد مثل هذه الذروة إذا كانت الصورة ينتمي إلى فئة أخرى الطائرة الانتاج. خصائص ارتباط المصنفات مرشح تشمل تدهور رشيقة، وتحول ثبات والحلول شكل مغلق.
وقد تم اختبار التعليمات البرمجية باستخدام الصور التي تم التقاطها باستخدام بصمات الأصابع UPEK انتقد قارئ بصمات الأصابع مع جهاز استشعار بالسعة وUSB 2.0 الصدد. قاعدة البيانات 16 أصابع واسعة و 8 مرات الظهور في إصبع العميق (128 بصمات في كل شيء). لقد حصلنا على النتائج التالية:
، لقد حصلنا على معدل الخطأ أصغر من استخدام 2 الصور لكل إصبع تم اختيارها عشوائيا للتدريب و6 صور المتبقية للاختبار (32 تماما الصور للتدريب و96 صور للاختبار)، من دون أي تداخل: واحد الى وكثير من التعرف على بصمات الأصابع 0.6٪ (نسبة الخطأ رأس واحد).
واحد الى واحد التحقق من بصماته: لقد حصلت على EER يساوي 5.6641٪.
الكلمات الدالة: ماتلاب، مصدر، رمز، والارتباط، والمرشحات، AFIS، الآلي، وبصمات الأصابع، تحديد الهوية، ونظام
المتطلبات:
ماتلاب
لم يتم العثور على التعليقات