This paper proposes an algorithm for fingerprint identification using phase only correlation. This algorithm uses the phase of fast Fourier transform and correlation function to calculate the similarity. The algorithm gives very clear result for identification because it shows only one conspicuous sharp peak for the same person's fingerprint. Further, it shows good results even for the finger print images which are printed not clearly and does not need to preprocess the images. It also shows good results for parallel displacement of fingerprint. The experiment result shows the effectiveness of the proposed algorithm.
This paper presents a phase-only modulation scheme for a three-dimensional (3-D) image matching system to improve optical efficiency of the system. The 3-D image matching system is based on the two mask heterodyne scanning. A hologram of the 3-D reference object is first created and then the phase of the hologram is extracted. The phase of the hologram is represented as one mask with the other mask being a plane wave. The superposition of each beam modulated by the two masks generated a scanning beam pattern. This beam pattern scans the 3-D target object to be recognized. The output of the scanning system gives out the correlation of the phase-only hologram of the reference object and the complex hologram of the target object. Since a hologram contains 3-D information of an object as a form of fringe pattern, the correlation of holograms matches whole 3-D aspect of the objects. Computer simulations are performed with additive gaussian noise and without noise for the complex hologram modulation scheme and the phase-only hologram modulation scheme. The computer simulation results show that the phase-only hologram modulation scheme improves the optical efficiency. Thus the system with the phase-only hologram modulation scheme is more robust than the system with the complex hologram modulation scheme.
The double-random phase encryption (DRPE) algorithm is a robust technique for image encryption, due to its high speed and encoding a primary image to stationary white noise. Recently it was reported that DRPE in the Fresnel domain can achieve a better avalanche effect than that in Fourier domain, which means DRPE in the Fresnel domain is much safer, to some extent. Consequently, a method based on DRPE in the Fresnel domain would be a good choice. In this paper we present an image-authentication method which uses only partial phase information from a double-random-phase-encrypted image in the Fresnel domain. In this method, only part of the phase information of an image encrypted with DRPE in the Fresnel domain needs to be kept, while other information like amplitude values can be eliminated. Then, with the correct phase keys (we do not consider wavelength and distance as keys here) and a nonlinear correlation algorithm, the encrypted image can be authenticated. Experimental results demonstrate that the encrypted images can be successfully authenticated with this partial phase plus nonlinear correlation technique.
위상한정 상관법은 특징점추출이나 고유얼굴을 사용하지 않고 얼굴을 인식할 수 있는 유용한 방법으로 정사각형 영역에 대하여 푸리에변환을 이용한다. 본 본문에서는 위상한정 상관법을 이용한 얼굴인식 방법의 성능을 향상시키기 위하여 이 기법에 보다 효과적인 정사각형 얼굴영역을 실험을 통하여 제안하고 있다. 구체적으로 세 가지 얼굴영역에 대하여 실험하였다. 첫째 머리부분과 여백을 포함하는 정사각형영역, 둘째 수평방향으로 양 귀 사이와 수직방향으로 턱끝에서 이마까지의 정사각형영역, 셋째 수평방향으로 입술 바로 밑을 지나는 선이 뺨영역과 만나는 두 점 사이, 수직방향으로 입술 바로 밑에서 이마까지의 정사각형영역이다. 실험결과 세 가지 영역 중에서 두 번째 얼굴영역이 위상한정 상관법의 임계치 설정에 가장 유리함을 보였다.
본 논문에서는 요소 영상간의 상관관계를 위상필터를 이용하여 구하고 집적 영상 기술에서 이를 활용하여 깊이정보를 추출하는 시스템을 제안한다. 집적 영상 기술은 수동 광원을 사용하여 렌즈 배열을 통해 3차원 물체의 광선정보를 2차원 영상 획득 장치로 기록하고 이를 동일한 렌즈 배열을 통해 3차원 영상을 디스플레이 하는 3차원 영상 시스템 기술이다. 렌즈 배열을 통해 획득된 2차원 영상들은 서로 다른 원근감을 가지는 요소 영상이다. 이 영상들과 물체와의 상관관계를 구하여 깊이정보를 추출할 수 있다. 그리고 요소 영상으로 컴퓨터 재생을 하여 다시 필터를 이용한 상관관계를 구하게 되면 더욱 정확한 깊이정보를 얻을 수 있다. 본 논문에서는 제안된 기술을 검증하기 위해 광학적 실험을 수행하고 상관관계의 지표로써 Peak Side lobe Ratio (PSR)을 구하였다.
Amplitude-only logarithmic Radon transform (ALR transform) for pattern matching is proposed. This method provides robustness for object translation, scaling, and rotation. An ALR image is invariant even if objects are translated in a picture. For the object scaling and rotation, the ALR image is merely translated. The objects are identified using a phase-only matched filter to the ALR image. The ratio of size, the difference of rotation angle, and the position between the two objects are detected. Our pattern matching procedure is described, herein, and its simulation is executed. We compare matching scores with the Fourier-Mellin transform, and the general phase-only matched filter.
We propose a novel approach to measure the residual phase noise (RPN) of a photodiode (PD) based on a two-tone correlation method. Compared with the previous measurements of the RPNs of PDs, this method is more convenient in practical application. In this method, two microwave sources and other components were placed in two isolated links sharing the same PD, so the noises of them were uncorrelated. With an FFT analyzer, the uncorrelated noises could be mostly suppressed while only the RPN of the PD was preserved. Voltage-dependent nonlinearities of PDs were studied previously. In this letter, we investigate the relationship between the RPN of the PD and the bias voltage on the PD. By changing the bias voltage, the difference of the RPN can be up to 10 dB.
The phase-only filter (POF) to the classical matched filter is compared for the criteria of discrimination, correlation peak, and optical efficiency in Korean alphabet. In addition, logarithmically scaled POF is presented to improve the recognition efficiency and this shows the superior performances in English alpanumeric characters to Korean.
AS human movements have the inherent property of anticipating target and can be coordinated to realize a given schedule, finger movements have stereotyped patterns during hand grasping. Finger movements have been studied in the past to find out the coordination pattern of hand joint angular movement. These studies analyzed only a few finger joints for a limited number of hand postures. This study investigated fourteen joint angles during eight hand-grasping motions to analyze the angular correlations between finger joints and to suggest motion factors which represent hand grasping. Hand grasping motions including forward arm motion were examined in ten healthy volunteers. Eight objects were used to represent real hand grasping tasks. $CyberGlove^{TM}$ and $Fasreack^{TM}$ measured hand joint angles and wrist origin. Joint angle correlations between PIJ(proximal interphalangeal joint) and MPJ(metacarpophalangeal joint) at one finger, between neighboring PIJs and MPJs were four factors related to the fast phase of hand grasping motions and eight factors related to the slow phase of hand grasping motions.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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