相關過濾器已成功應用於自動目標識別(ATR)的問題。最基本的相關濾波器是匹配的空間濾波器(MSF),其脈衝響應(在2-D,點擴展函數)是參考圖像的翻轉形式。而在無國界醫生通過檢測加白噪聲干擾的參考圖像表現良好,這表現不佳時,參考圖像出現扭曲與(例如,旋轉,縮放變化)。因此,一個無國界,將需要以檢測對象的每個的外觀。顯然,這是計算吸引力實際模式識別。赫斯特和Casasent解決了這個難題,推出了綜合判別函數(SDF)過濾器。自衛隊濾波器是其中的組合權重被選擇成使得對應於訓練圖像中的相關輸出將在原點收率預先指定的值MSFS的線性組合。這些預先指定的峰值通常稱為峰值約束。對應於所述正品(也稱為真類)的峰值通常設置為1,因此這自衛隊濾波器被稱為等於相關峰(ECP)SDF濾波器。原則上,一個ECP SDF過濾器可以取代許多無國界醫生。物體識別是由互相關與合成模板或濾波器的輸入圖像和處理所得到的相關輸出進行。的相關輸出中搜索峰值,並且這些峰的相對高度來確定感興趣的對象是否存在與否。峰的位置指示對象的位置。
面部驗證是一種用於個體認證的重要工具,它可以是在安全性和電子商務應用顯著值。我們已經開發了用於面部驗證的有效應用的相關濾波器。相關過濾特定類型的表現堪稱最小平均相關能量(MACE)濾波器使用在高級多媒體處理實驗室在卡內基 - 梅隆大學(CMU)收集的面部表情數據庫進行評估。
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要求:
Matlab的
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