基于SIFT特征和Fisher的人脸识别方法.pdf

基于隐马尔可夫模型的人脸特征标注和识别.pdf

引言 本文基于人脸图像分块和奇异值压缩,进行RBF 神经网络和贝叶斯分类器融合的设计。将人脸图像本身的灰度分布描述为矩阵,其奇异值特征具有转置不变性、旋转不变性、位移不变性、镜像不变性等诸多重要

针对于静态的灰度图像表情库，提出了基于多种脸部表情特征多级分类的表情识别算法。首先在选取的人脸特征点上做局部的Gabor小波变换，为了提高特征提取速度，利用改进的弹性图匹配算法来提取图像中的人脸有效区

用matlab实现的基于sift特征点的人民币识别（面额、正反面均可扩展），sift特征提取源码是sift作者提供的闭源程序。

基于肤色和结合特征的人脸检测方法.首先利用人脸的色彩特征和自适应阈值法实现特征候选区域和人脸肤色区域的分离，然后利用人脸的几何特性将连通的特征候选区域保留下来作为人脸特征区域

利用类间的散布矩阵，寻找特征脸子空间，让每一类在子空间中散布得更开；然后结合BP神经网络学习能力强、分类能力强的优点，利用它实现分类器。具体是将所有的样本投影到特征脸子空间中，并将每一个样本得到的特征

自适应非负矩阵分解的人脸识别方法研究.pdf

针对仅在整幅人脸图像上进行奇异值分解无法得到人脸识别所需的足够信息的不足，提出了一种利用人脸图像的局部奇异值和灰色关联分析进行人脸识别的方法。该方法的关键是不在整幅人脸图像上进行，而是在人脸的不同区域

提出了基于2DPCA、2DLDA两种特征采用融合分类器的人脸识别方法。首先提取人脸图像的2DPCA和2DLDA特征，对不同特征在决策层对分类器进行融合。在ORL人脸库上的试验结果表明，分类器决

基于K-L变换(PCA)的特征脸人脸识别方法综述，程自龙，雷秀玉，首先阐述了基于特征脸人脸识别算法的具体过程及特点，然后论述了影响该方法的主要因素，列举了特征脸改进方法，最后进行了总结和