研究的是基于Android平台人脸识别算法的应用,针对人脸识别方法进行研究,以提高识别的准确率和速度为目的,选用Haar特征提取的方法作为人脸检测的主要方法,选用Adaboost算法作为人脸识别的主要
针对非均匀光照和局部遮挡因素而干扰维吾尔族人脸识别效果,影响了维吾尔族人脸的特征提取效率和维吾尔族人脸识别正确率的问题,提出了基于全局特征和局部特征联合稀疏编码的维吾尔族人脸图像识别算法。首先,进行全
针对主成分分析算法在人脸识别应用中由于平等的对待脸部的每一处特征而影响其识别率问题,本文通过一维高斯函数推导出二维高斯函数,由此构造出一种双核边缘柔化加权函数来解析人脸扫描图像,选取适当参数,采用OR
PCA在人脸识别中的改进算法,黄昉,张宝昌,基于传统的主成分分析(PCA)方法,为使PCA不再局限于满足高斯分布,提出了改进的PCA人脸识别方法。改进的PCA方法先对训练图像集进行分�
由于传统的PCA要求训练样本符合高斯分布,而现实中得到的图片往往由于光照、表情、姿态的不同,不符合高斯分布。为了使PCA不再局限于高斯分布,并且不影响其识别率,提出一种改进的模块PCA人脸识别新算法。
对鼻子在照片中往往 因与脸部 皮肤的对比太不强烈而根本不出现在二值化图像中这一问题,在原有几何匹配算法 的基础上给出了鼻子的评价函数,得到 了鼻子标记的定位算法,从而提 高了人脸定位的精度
采用lbp和hog特征提取融合,svm分类的人脸识别程序
在单样本人脸识别系统中,为了获得更好的人脸面部特征,提出了一种融合Uniform LBP特征和多流形判别分析(Discriminative Multi-Manifold Analysis,DMMA)的
针对方向边缘幅值模式(POEM)忽略了块与块之间的像素问题,提出一种基于方向边缘幅值的尺度块LBP人脸识别方法。该方法首先用梯度算子提取出人脸的方向图和幅值图,将具有相同量化方向上的幅值累加,然后利用
人脸识别的算法,文字部分,以及有关PCA的人脸识别代码段
