经典的人脸识别算法二维lda算法。时间短识别率高,解决了小样本问题和运行时间问题,共同分享一下,一起学习
Fisherface方法的实现是在PCA数据重构的基础上完成的,首先利用PCA将高维数据投影到低维特征脸子空间,然后再在这个低维特征脸子空间上用LDA特征提取方法得到Fisherface。
PCA+LDA降维,KNN分类器,实现人脸识别,数据集为ORL
人脸识别源码.lda实现
LDA人脸识别源码人脸识别LDA算法源代码欢迎下载
为了抑制局部线性嵌入算法对噪音的敏感性,结合Haar小波变换,提出了一种人脸识别的新方法。利用Haar小波变换将原始图像数据分解为高频分量和低频分量,忽略水平高频与垂直高频分量,并将低频分量按行堆叠的
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
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
使用BP网络进行数字识别的流程如下: 首先利用大量的训练样本来训练网络,以得到以文件形式保存的权值。训练样本为精心选择的可以很好地反映样本可分特性的已知数据。将训练样本图片进行特征提取后,就可以送入B