Correlation Filters Face Verification

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Correlation Filters Face Verification
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Versão: 2.0
Data de upload: 11 Apr 15
Revelador: Luigi Rosa
Licença: Livre
Popularidade: 35
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filtros de correlação foram aplicados com sucesso para reconhecimento automático de alvos (ATR) problemas. O filtro de correlação mais básico é o filtro espacial combinado (MSF), cujo impulso de resposta (em 2-D, a função de contagem de pontos) é a versão invertida da imagem de referência. Enquanto a MSF tem um bom desempenho em uma imagem de referência corrompido por ruído aditivo branco detectar, ele executa mal quando a imagem de referência aparece com distorções (por exemplo, rotações, mudanças de escala). Assim, um MSF serão necessários para detectar cada aparição de um objeto. É evidente que esta é computacionalmente pouco atraente para o reconhecimento prático padrão. Hester e Casasent abordaram este desafio com a introdução da função discriminante (SDF) filtro sintético. O filtro SDF é uma combinação linear de MSFS em que os pesos combinados são escolhidas de modo a que as saídas de correlação correspondentes às imagens de formação iria dar origem a valores pré-especificados na origem. Estes valores de pico pré-especificados são muitas vezes referidas como as restrições de pico. Os valores de pico correspondente ao authentics (também chamados a verdadeira classe) são tipicamente definido como 1, e, portanto, este filtro SDF era conhecido como o filtro SDF pico de correlação igual (ECP). Em princípio, um único filtro SDF ECP poderia substituir muitas MSFS. Reconhecimento de objectos é executada por correlação cruzada de uma imagem de entrada com um modelo ou filtro sintetizado e processar a saída de correlação resultante. A saída de correlação é pesquisada por picos, e as alturas relativas destes picos são utilizadas para determinar se o objecto de interesse esteja presente ou não. As localizações dos picos indicam a posição dos objectos.



Verificação rosto é uma ferramenta importante para a autenticação de um indivíduo e que pode ser de valor significativo em aplicações de segurança e de e-commerce. Nós desenvolvemos uma aplicação eficaz de filtros de correlação para verificação face. O desempenho de um tipo específico de filtro correlação chamado a energia média de correlação (MACE) mínima do filtro é avaliada utilizando Facial Expression banco de dados coletados no Laboratório Avançado Multimedia Processing na Carnegie Mellon University (CMU).

Termos para indexação:. Matlab, fonte, código, de rosto, de identificação, autenticação, reconhecimento, de correlação, filtros, filtros, Mace

Requisitos :

Matlab

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