Korrelationsfaktorer filtre er anvendt med succes til automatisk mål anerkendelse (ATR) problemer. Den mest grundlæggende korrelationsfilter er den matchede fysisk filter (MSF), hvis impuls respons (i 2-D, punktspredningsfunktion) er den vendt udgave af henvisningen billedet. Mens MSF udfører godt på at opdage en reference billede ødelagt af additiv hvid støj, dårligt udfører, når referencen billedet vises med fordrejninger (f.eks, rotationer, ændringer skala). Således en MSF vil være behov for at detektere hver udseende af et objekt. Dette er tydeligvis beregningsmæssigt uattraktivt for praktisk mønstergenkendelse. Hester og Casasent taget denne udfordring med indførelsen af det syntetiske diskriminant funktion (SDF) filter. Det SDF filter er en lineær kombination af MSFS, hvor kombinationen vægte vælges således, at sammenhængen output, der svarer til uddannelsen billederne ville give præ-specificerede værdier på oprindelsen. Disse præ-specificerede spidsværdier er ofte benævnt peak begrænsninger. De peak værdier svarende til Authentics (også kaldet den sande klasse) er typisk sat til 1, og derfor denne SDF filteret blev kendt som den lige korrelation peak (ECP) SDF filter. I princippet kunne en enkelt ECP SDF filter erstatte mange MSFS. Object anerkendelse udføres ved krydskorrelation af en input billede med en syntetiseret skabelon eller filter og forarbejdning den resulterende korrelation output. Korrelationen output søges toppe, og de relative højder af disse toppe anvendes til at bestemme, om objektet af interesse er til stede eller ej. Placeringerne af toppene angiver positionen af objekterne.
Face verifikation er et vigtigt redskab til godkendelse af en individuel, og det kan være af stor værdi i sikkerhed og e-handel. Vi har udviklet en effektiv anvendelse af sammenligningstabeller filtre til ansigt kontrol. Udførelsen af en bestemt type korrelationsfilter kaldes den mindste gennemsnitlige korrelation energi (MACE) filter evalueres ved hjælp Facial Expression Database afhentes på Advanced Multimedia Processing Lab på Carnegie Mellon University (CMU).
Sitemap Vilkår:. Matlab, kilde, kode, ansigt, identifikation, autentifikation, anerkendelse, korrelation, filtre, filtrer, muskatblomme
Krav :
Matlab
Kommentarer ikke fundet