| Versi: kapan | 1.0 |
|---|---|
| Penerbit | Luigi Rosa |
| Tanggal rilis | 21 Nov 2012 |
| Tanggal Ditambahkan | 21 Nov 2012 |
| Persyaratan OS | Windows 2003, Windows Vista, Windows 98, Windows Me, Windows, Windows NT, Windows 2000, Windows 8, Windows Server 2008, Windows 7, Windows XP |
| Persyaratan | Matlab |
| Total unduhan | 126 |
| Harga | Free |
Deskripsi
Teori filter korelasi lanjutan telah berkembang dari literatur pengenalan pola optik dalam dua dekade terakhir; mereka telah membuktikan pengklasifikasi yang efektif dalam sejumlah aplikasi, di antaranya pengenalan biometrik dan pengenalan target otomatis. Desain filter korelasi menggunakan domain intensitas gambar dari contoh pelatihan untuk menghitung templat kelas yang menghasilkan keluaran korelasi karakteristik untuk membedakan antara pengguna asli dan penipu. Saat menerapkan filter untuk menguji keaslian gambar target baru, bidang keluaran diharapkan memiliki bentuk yang mengandung puncak korelasi jika gambar asli, tetapi tidak ada puncak seperti itu jika gambar termasuk dalam kelas lain. Sifat pengklasifikasi filter korelasi termasuk degradasi anggun, invarians pergeseran dan solusi bentuk tertutup.
Kode telah diuji menggunakan gambar sidik jari yang diambil dengan pembaca sidik jari gesek UPEK dengan sensor kapasitif dan koneksi USB 2.0. Basis data memiliki lebar 16 jari dan kedalaman 8 jejak per jari (semuanya 128 sidik jari). Kami telah memperoleh hasil sebagai berikut:
Identifikasi sidik jari satu-ke-banyak: menggunakan 2 gambar untuk setiap jari yang dipilih secara acak untuk pelatihan dan 6 gambar sisanya untuk pengujian (total 32 gambar untuk pelatihan dan 96 gambar untuk pengujian), tanpa tumpang tindih, kami telah memperoleh tingkat kesalahan yang lebih kecil dari 0,6% (tingkat kesalahan satu teratas).
Verifikasi sidik jari satu-ke-satu: kami telah memperoleh EER setara dengan 5,6641%.
Ketentuan Indeks: Matlab, sumber, kode, korelasi, filter, AFIS, otomatis, sidik jari, identifikasi, sistem.
