Uno dei rami che mi affascina di più della programmazione è la biometria, ovvero detto in parole povere, quella scienza informatica che studia i metodi di interazione tra mondo reale e mondo virtuale .

Scanner dell’impronta digitale, della retina, rilevatori di movimento … tutti questi concetti fanno parte della biometria .

Più volte mi sono trovato a dover implementare diversi algoritmi in proposito, anche molto complessi, per poi archiviare il pezzo di codice e lasciarlo li come un piccolo file a se stante .

Così ho pensato di scrivere un unica grande classe C++ che racchiudesse la maggiorparte degli algoritmi biometrici o cmq dell’analisi digitale dei segnali, rappresentando l’oggetto principale come uno spazio N-dimensionale a discrezione di colui che usa la libreria .

In questa classe template, oltre alle normali operazioni matriciali/vettoriali, ho implementato tra i tanti i seguenti algoritmi :

• Applicazione di maschere di sottrazione o addizione .
• Caricamento e salvataggio sia di matrici “raw” che di qualsiasi formato immagine .
• Redimensionamento adattivo e/o selettivo .
• Filtering passa basso e passa alto .
• Filtering della maschera di orientamento .
• Operatore di Gabor .
• Calcolo dell’entropia .
• Rilevatore di bordi tramite algoritmo di Prewitt .
• Thinning tramite l’algoritmo Hit-and-miss .
• Calcolo della mappa delle frequenze e dell’istogramma associato allo spettro dei colori .
• Blurring e softening .
• Dilatazione matriciale .
• Erosione matriciale .
• Media, variazione, etc .
• Binarizzazione e normalizzazione della matrice .
• Trasposizione della matrice .
• Integralizzazione della matrice .
• Calcolo delle “features” di un impronta digitale .

La classe, contenuta in un unico file .hpp, è totalmente documentata seguendo lo standard doxy così da poter essere facilmente implementabile .

Scarica msp.hpp

Inoltre vi fornisco tre programmi di esempio, tanto per farvi capire le potenzialità di questa classe .

1. Creazione di una rete neurale a perceptron e relativa fase di training su un pattern noto .
2. Acquisizione video da una webcam e sensore di movimento nell’inquadratura .
3. Calcolo delle features di un impronta digitale e preparazione al matching con un database noto .

Spero che vi piaccia

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