Die Korrelation Filter wurden erfolgreich in die automatische Zielerfassung (ATR) Probleme angewandt. Die grundlegendste Korrelationsfilter ist der abgestimmte bzw. gematchte räumliche Filter (MSF), dessen Impulsantwort (in 2-D, Point Spread Function) ist die umgedreht Version des Referenzbildes. Während die Ärzte ohne Grenzen führt auch bei Erkennen eines Referenzbildes durch additives weißes Rauschen beschädigt, führt es schlecht, wenn das Referenzbild erscheint mit Verwerfungen (zB Drehungen, Änderungen Skala). So ein MSF wird benötigt, um jede Erscheinung eines Objekts zu erkennen. Natürlich ist dies rechnerisch unattraktiv für praktische Mustererkennung. Hester und Casasent adressiert diese Herausforderung mit der Einführung des synthetischen Diskriminanzfunktion (SDF-Filter). Die SDF-Filter ist eine lineare Kombination der MSFs wo die Kombination Gewichte werden so gewählt, dass die Korrelationsausgangssignale entsprechend der Trainingsbilder würden vorgegebenen Werte im Ursprung ergeben. Diese vorab festgelegten Höchstwerte werden häufig als Spitzen Einschränkungen bezeichnet. Die Spitzenwerte entsprechend den Eigentlichen (auch die wahre Klasse namens) werden in der Regel auf 1 gesetzt, und daher wurde diese SDF-Filter als die gleich Korrelationsspitze (ECP) SDF-Filter bekannt. Im Prinzip könnte eine einzelne ECP SDF-Filter viele MSFs ersetzen. Objekterkennung wird durch Kreuzkorrelieren eines Eingangsbildes mit einer synthetisierten Vorlage oder Filters und Verarbeiten der resultierenden Korrelationsausgabe durchgeführt. Die Korrelationsausgabe wird nach Spitzen durchsucht, und die relativen Höhen dieser Spitzen werden verwendet, um zu bestimmen, ob das Objekt von Interesse vorhanden ist oder nicht. Die Positionen der Spitzen zeigen die Position der Objekte.
Gesichtsprüfung ist ein wichtiges Werkzeug für die Authentifizierung einer Person und kann von erheblichem Wert in Sicherheit und E-Commerce-Anwendungen. Wir haben eine wirksame Anwendung der Korrelation Filter für Gesicht Verifikation entwickelt. Die Leistung einer spezifischen Art von Korrelationsfilter genannt minimalen durchschnittlichen Korrelationsenergie (MACE) Filter mit Gesichtsausdruck Datenbank an der Advanced Multimedia Verarbeitung Lab an der Carnegie Mellon University (CMU) gesammelt ausgewertet.
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Anforderungen :
Matlab
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