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先进相关滤波器的理论已经从在过去的二十年中的光学模式识别的文献演变;他们已经在许多应用中，其中生物特征识别和自动目标识别证明是有效的分类。相关滤波器设计使用的训练样本图像强度域来计算产生的特性相关输出正宗的用户和骗子区分类模板。当将过滤器用于测试一个新的目标图像的真实性，输出面，预计将有含有相关峰值如果图像是真实的形状，但是没有这样的峰值，如果图像属于另一类。相关性过滤器的分类属性包括优雅降级，平移不变性和封闭形式的解决方案。
该代码已经被使用与UPEK指纹刷卡读者电容式传感器和USB 2.0连接采取指纹图像进行测试。数据库是16指宽，每个手指深8印象（128指纹在所有）。我们获得了以下的结果：
一到多指纹识别：使用2-图像随机选择训练每个手指，其余6幅图像进行测试（总共32幅图像进行训练和96的图像用于测试），而没有任何重叠，我们已获得的误差率小于0.6％（最上面的一个错误率）。
一到一个指纹验证：我们已经获得EER等于5.6641％。
关键词：Matlab的，来源，代码，相关性，过滤器，AFIS，自动，指纹，识别，系统
要求：
Matlab的
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