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Correlation Filters Face Verification para Windows

Name: Correlation Filters Face Verification
Rating: 4 (1 reviews)
Author: Luigi Rosa

Por Luigi Rosa
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Descripción del desarrollador

By Luigi Rosa

Realiza la verificación facial con filtros de correlación utilizando el código fuente de Matlab proporcionado.

Los filtros de correlación se han aplicado con éxito a problemas de reconocimiento automático de objetivos (ATR). El filtro de correlación más básico es el filtro espacial emparejado (MSF), cuya respuesta al impulso (en 2-D, función de dispersión de puntos) es la versión invertida de la imagen de referencia. Mientras que el MSF funciona bien al detectar una imagen de referencia corrompida por ruido blanco aditivo, su rendimiento es deficiente cuando la imagen de referencia aparece con distorsiones (por ejemplo, rotaciones, cambios de escala). Por lo tanto, se necesitará un MSF para detectar cada aparición de un objeto. Esto es claramente poco atractivo desde el punto de vista computacional para el reconocimiento de patrones práctico. Hester y Casasent abordaron este desafío con la introducción del filtro de función discriminante sintética (SDF). El filtro SDF es una combinación lineal de MSFs donde los pesos de combinación se eligen de tal manera que las salidas de correlación correspondientes a las imágenes de entrenamiento produzcan valores preespecificados en el origen. Estos valores máximos preespecificados se conocen a menudo como restricciones de pico. Los valores máximos correspondientes a los auténticos (también llamados la clase verdadera) se establecen típicamente en 1, y por lo tanto, este filtro SDF se conocía como el filtro SDF de pico de correlación igual (ECP). En principio, un solo filtro ECP SDF podría reemplazar a muchos MSFs. El reconocimiento de objetos se realiza mediante la correlación cruzada de una imagen de entrada con una plantilla o filtro sintetizado y procesando la salida de correlación resultante. Se busca en la salida de correlación picos, y las alturas relativas de estos picos se utilizan para determinar si el objeto de interés está presente o no. Las ubicaciones de los picos indican la posición de los objetos.

La verificación facial es una herramienta importante para la autenticación de un individuo y puede tener un valor significativo en aplicaciones de seguridad y comercio electrónico. Hemos desarrollado una aplicación efectiva de filtros de correlación para la verificación facial. El rendimiento de un tipo específico de filtro de correlación llamado filtro de energía de correlación promedio mínima (MACE) se evalúa utilizando la Base de Datos de Expresiones Faciales recopilada en el Laboratorio de Procesamiento Multimedia Avanzado de la Universidad Carnegie Mellon (CMU). Términos Indexados: Matlab, fuente, código, cara, identificación, autenticación, reconocimiento, correlación, filtros, filtro, mace.