Correlation Filters Face Verification

相关过滤器已成功应用于自动目标识别（ATR）的问题。最基本的相关滤波器是匹配的空间滤波器（MSF），其脉冲响应（在2-D，点扩展函数）是参考图像的翻转形式。而在无国界医生通过检测加白噪声干扰的参考图像表现良好，这表现不佳时，参考图像出现扭曲与（例如，旋转，缩放变化）。因此，一个无国界，将需要以检测对象的每个的外观。显然，这是计算吸引力实际模式识别。赫斯特和Casasent解决了这个难题，推出了综合判别函数（SDF）过滤器。自卫队滤波器是其中的组合权重被选择成使得对应于训练图像中的相关输出将在原点收率预先指定的值MSFS的线性组合。这些预先指定的峰值通常称为峰值约束。对应于所述正品（也称为真类）的峰值通常设置为1，因此这自卫队滤波器被称为等于相关峰（ECP）SDF滤波器。原则上，一个ECP SDF过滤器可以取代许多无国界医生。物体识别是由互相关与合成模板或滤波器的输入图像和处理所得到的相关输出进行。的相关输出中搜索峰值，并且这些峰的相对高度来确定感兴趣的对象是否存在与否。峰的位置指示对象的位置。

面部验证是一种用于个体认证的重要工具，它可以是在安全性和电子商务应用显著值。我们已经开发了用于面部验证的有效应用的相关滤波器。相关过滤特定类型的表现堪称最小平均相关能量（MACE）滤波器使用在高级多媒体处理实验室在卡内基 - 梅隆大学（CMU）收集的面部表情数据库进行评估。

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要求：

Matlab的