La Correlación Nolineal Dual en el Reconocimiento Óptico de Patrones (II): Reconocimiento con Sensibilidad Ajustable Dual Nonlinear Correlation in Optical Pattern Recognition (II): Recognition with Adjustable Sensitivity
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The Dual Nonlinear Correlation (DNC) model implemented by an optoelectronic joint transform correlator (JTC) (Millán et al., Dual Nonlinear Correlation in Optical Pattern Recognition I, Óptica Pura y Aplicada 38, núm. 2, 75-83, 2005) provides a pattern recognition system with adjustable discrimination capability (DC). By varying the values of two real parameters (L and M) in the DNC we obtain either an increase or a relaxation of the DC for shape or grey level variations with respect to the reference object. Diverse applications of the method are extended to colour pattern recognition by multichannel correlation. By limiting the region of support in the frequency domain of the modified joint power spectra and varying the L and M values, we obtain pattern recognition with variable DC to texture and shape. Simulated and experimental results are presented and discussed.
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