ตัวกรองความสัมพันธ์ได้รับการใช้ประสบความสำเร็จได้รับการยอมรับเป้าหมายอัตโนมัติ (เอทีอาร์) ปัญหา กรองความสัมพันธ์ขั้นพื้นฐานที่สุดคือการจับคู่กรองเชิงพื้นที่ (MSF) ซึ่งกระตุ้นการตอบสนอง (2-D, การแพร่กระจายฟังก์ชันจุด) เป็นรุ่นที่พลิกของรูปอ้างอิง ในขณะที่องค์การหมอไร้พรมแดนมีประสิทธิภาพดีในการตรวจจับภาพอ้างอิงเสียหายจากสารเติมแต่งเสียงสีขาวจะดำเนินการได้ไม่ดีเมื่อภาพอ้างอิงปรากฏขึ้นพร้อมกับการบิดเบือน (เช่นผลัดการเปลี่ยนแปลงขนาด) ดังนั้นเราจึง MSF จะต้องตรวจสอบแต่ละลักษณะของวัตถุ เห็นได้ชัดว่านี่คือการคำนวณที่ไม่น่าสนใจสำหรับการรับรู้รูปแบบการปฏิบัติ เฮสเตอร์และ Casasent ที่ท้าทายด้วยการเปิดตัวฟังก์ชั่นการจำแนกสังเคราะห์นี้ (SDF) ตัวกรอง กรอง SDF คือการรวมกันเชิงเส้นของ MSFS ที่รวมกันน้ำหนักได้รับการแต่งตั้งเพื่อให้เอาท์พุทความสัมพันธ์ที่สอดคล้องกับภาพการฝึกอบรมจะได้ค่าที่กำหนดไว้ล่วงหน้าที่จุดกำเนิด เหล่านี้ค่าสูงสุดที่กำหนดไว้ล่วงหน้ามักจะเรียกว่าเป็นข้อ จำกัด สูงสุด ค่าสูงสุดสอดคล้องกับ Authentics (ที่เรียกว่าชั้นจริง) โดยปกติจะมีการตั้งค่าเป็น 1 และด้วยเหตุนี้ตัวกรอง SDF นี้เป็นที่รู้จักในฐานะยอดความสัมพันธ์ที่เท่าเทียมกัน (ECP) กรอง SDF ในหลักการเดียว ECP กรอง SDF สามารถแทนที่ MSFS หลาย การรับรู้วัตถุจะดำเนินการโดยข้ามเทียบเคียงภาพที่นำเข้ากับแม่แบบสังเคราะห์หรือตัวกรองและการประมวลผลการส่งออกส่งผลให้ความสัมพันธ์ เอาท์พุทความสัมพันธ์ที่จะค้นหายอดและความสูงของยอดเขาญาติเหล่านี้จะใช้เพื่อตรวจสอบว่าวัตถุที่น่าสนใจเป็นปัจจุบันหรือไม่ ทำเลที่ตั้งของยอดเขาที่ระบุตำแหน่งของวัตถุ.
การตรวจสอบใบหน้าเป็นเครื่องมือสำคัญสำหรับการตรวจสอบของแต่ละบุคคลและสามารถมีค่าอย่างมีนัยสำคัญในการรักษาความปลอดภัยและการใช้งาน E-commerce เราได้พัฒนาโปรแกรมที่มีประสิทธิภาพของตัวกรองความสัมพันธ์สำหรับการตรวจสอบใบหน้า ประสิทธิภาพการทำงานของประเภทที่เฉพาะเจาะจงของตัวกรองความสัมพันธ์ที่เรียกว่าพลังงานความสัมพันธ์เฉลี่ยต่ำสุด (MACE) กรองได้รับการประเมินโดยใช้ฐานข้อมูลการแสดงออกทางสีหน้าเก็บที่การประมวลผลขั้นสูงมัลติมีเดีย Lab ที่ Carnegie Mellon University (CMU)
ดัชนีคำ. Matlab แหล่งรหัสใบหน้าประจำตัวประชาชน, การตรวจสอบ, การรับรู้, ความสัมพันธ์, ฟิลเตอร์กรองคทา
ต้องการ
Matlab
ความคิดเห็นที่ไม่พบ