红外人脸识别中鲁棒特征提取技术的研究

网格重构及特征提取技术研究

人脸分形特征提取与识别算法分析与探究.pdf

视频镜头分割和关键帧提取是基于内容的视频检索的核心问题。提出了一种改进的关键帧提取算法，其为 视频检索奠定了基础，镜头分割部分采用改进直方图方法及基于像素方法的综合方法。首先，通过结合直方图交集及 非

Feature extraction of face image based on geometric features

1、利用深度图信息，转化到3维空间，旋转，投影回2D深度图，制作不同姿态角度数据集 2、基于法向量、直方图，提取3D人脸姿态特征 3、决策树分类，估计3D深度信息-头部姿态

数据集就是网上通用的笑脸数据集里面包含笑脸和非笑脸图片 拥有“少量”样本可能意味着从数百到数万张图像。作为一个实际的例子,我们将在包含4000张笑和没笑的图片(2000张笑的,2000没笑的)的数据集

olpp(正交局部投影人脸特征提取），针对人脸识别的特征提取算法，提出的一种基于流形的非线性特征提取算法。

基于gabor小波实现人脸特征提取，对研究人脸识别很有帮助

keras实现的VGGface 特征提取，用来抽取人脸的特征

MP4协议和FLV协议的详细分析,还有视频的码率分辨率等关键特征的提取方式