基于改进深层网络的人脸识别算法
基于DMF_MeanShift算法的人脸表情识别,杨娜娜,邓义,提出一种基于DMF_MeanShift算法和SVM相结合的人脸表情识别方法。首先基于改进的CLM模型对人脸特征点定位,为避免拟合过程中特
为使通过卷积神经网络学习到的人脸识别特征更容易判别,在角度距离损失函数A-Softmax的基础上进行改进,将人脸属性融入到训练过程中,如性别、年龄和种族。使用属性驱动损失函数,利用属性邻近性对特征映射
基于DSP的人脸识别算法实现与优化 有需要这方面论文的可以看看,很不错的
人脸识别相关；基于AAM提取几何特征的人脸识别算法:AAM; 特征点; 几何特征向量; 人脸识别;
随着社会的发展,各个领域对快速有效的自动身份识别验证的要求日益迫切。由于生物特征是人的内在属性,具有很强的自身稳定性和个体差异性,因此人脸是区别人与人之间差别的最重要的特征。利用人脸特征进行身份验证又
神经网络的输入可以是降低分辨率的人脸图像、局部区域的自相关函数、局部纹理的二阶矩等。这类方法同样需要较多的样本进行训练,而在许多应用中,样本数量是很有限的。
本文通过比较PCA、基于LDA改进的PCA、NMF、LNMF、FNMF以及基于稀疏矩阵的判别(SRC)的人脸识别算法,发现不同的激活函数对算法表现具有较大影响。我们设置训练迭代次数为50,最终图像识别
在Boosting算法中,我们将分类任务划分成多个子分类器,每个子分类器专注于一些难分类的样本,然后组合这些子分类器形成一个强的分类器。
基于haar算法的人脸识别是一种常用的计算机视觉技术,它能够快速准确地对人脸进行检测和识别。该算法利用了人脸的特征,通过对人脸图像进行特征提取和分类,进而实现人脸的识别。基于haar算法的人脸识别技术
