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高度な相関フィルタの理論は、最後の20年間で光学的パターン認識の文献から進化してきました。彼らはそれらの間でのアプリケーションの数、生体認識と自動ターゲット認識に効果的な分類器を証明している。相関フィルタの設計は、本格的なユーザーや詐欺師を区別するために特性の相関出力を生成クラステンプレートを計算するために訓練例の画像強度ドメインを使用。新たな対象画像の真正性を試験するためのフィルタを適用するときに、出力面は、画像が別のクラスに属している場合、画像が真正である場合に相関ピークを含む形状、ないようなピークを有することが期待される。相関フィルタ分類器の特性は、優雅な劣化、シフト不変性と閉じた形のソリューションが含まれます。
コードは、静電容量センサとUSB 2.0接続でUPEKスワイプ指紋リーダーで撮影した指紋画像を使用してテストされています。データベースが広い16本の指と深い指あたり8感想（全部で128のフィンガープリント）です。私たちは、以下の結果を得た：
一対多の指紋識別：各指のための2つの画像を使用してランダムにテストのための研修、残りの6の画像用に選択は（トレーニングとテストのための96のイメージのために完全に32画像）、重複することなく、私たちはより小さなエラーレートを取得しています0.6％（一番上の誤り率）。
一対一の指紋認証：我々は5.6641パーセントに等しいEERを取得しています。
索引用語：Matlabの、ソース、コード、相関関係、フィルター、AFIS、自動化され、指紋、識別、システム
の要件の
Matlabの
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