FLD的人脸识别方法

针对进一步提高人脸表情识别率的问题，采用了一种基于深度学习的堆栈式混合自编码器（StackedHybridAuto-Encoder，SHAE）的人脸表情识别方法。该方法的结构是由去噪自编码器（Deno

本人做本科毕业设计时用到的资料，相信会很有用处的

提出了一种基于复合矢量场的改进ACM模型分割算法。采用广义模糊理论对图像进行处理，得到较理想的边缘映射图，在此基础上构建一个复合矢量场替代原有的力场，使得图像的分割结果有了较大的改进。实验结果证明，该

当前，人脸识别技术遇到的突出问题是光照、姿态、遮挡和表情等因素所引起的识别精度的下降，这些问题是人脸识别系统不完美的主要原因，深度学习是一种新的方法，可有效解决这些问题。首先通过引入深度学习算法进行多

为了解决煤矿井下复杂光照条件导致人脸识别率低的问题, 提出了一种适用于煤矿井下复杂光照条件下的人脸识别方法。首先利用小波分解将人脸图像分解为低频和高频部分, 对低频部分利用直方图均衡化处理, 增强图像

人脸跟踪与识别方法的分析与研究论文，方法没账号的同学

提出了一种新颖的三维人脸识别算法，其基本思路是，把代表人脸的三维点云沿X、Y或Z轴旋转，反复多次把3D人脸关键点投影到2．5D图像上，然后提取2．5D图像的关键点并进行标记，而用这些比原来小得多的关键

主成成份分析(PCA)方法是人脸识别技术中常用的一种一维特征抽取方法。但是传统PCA方法用于人脸识别常常面临图像维数高,直接计算数量大的问题。为了解决这两个问题,人们对PCA进行了改进,提出并实现了多

基于深度学习的动态人脸识别方法

人脸图像的匹配算法，介绍较为详尽，适合科研一族使用。