论文研究基于HOG多特征融合的素描人脸识别 .pdf

针对人脸识别中特征的提取，提出一种基于局部邻域多流形度量的人脸识别方法。针对人脸识别的小样本问题，用特征脸对人脸图像进行预处理。对预处理后的人脸数据集中每个流形内的数据点采用欧氏距离来选择各数据点的近

介绍了一种新的人脸特征提取的方法，首先在原始图像中找出人脸所在大致区域，然后对已经找出的人脸所在区域进行小波分解，并利用方块效应找出人眼及嘴部所在大致位置，最后提取眼、嘴的特征。试验结果表明，该方法对

为解决现有人体姿态估计算法在处理光照条件很差或颜色对比度很低的待处理图像时估计准确度较低的问题，利用梯度方向直方图（HOG）和颜色特征建立了一种的基于可能性C（PCM）聚类算法部位外观模型，提出了一种

68 face feature points Hog+SVM facial expression recognition

基于LBP,Gabor特征相结合的人脸识别方法研究，康健，张洪刚，人脸识别是模式识别领域最为重要的研究课题之一。针对目前对人脸识别准确率越来越高的需求，本文针对LBP,Gabor小波变换将结合的人脸

为了实现运动目标的实时检测,本文基于多特征融合,提出了一种运动物体分级识别方法.首先通过对运动目标的分割,分析得到各个物体的形状矩特征、面积大小及运动速度.对上述特征,采用支持向量机方法对其矩特征进行

聚类分析在模式识别的应用，多特征融合提高识别的精确度。

研究利用三类传感器（表面肌电仪、陀螺仪和加速度计）信号的特点进行信息融合，提高可识别动态手势动作的种类和准确率。将动态手势动作分解为手形、手势朝向和运动轨迹三个要素，分别使用表面肌电信号（sEMG）、

针对单项生物特征在网络身份认证过程中，可能由于用户身体受到伤病或污渍的影响而导致系统无法正常识别、合法用户无法登录的问题。提出了将多种生物特征用于网络身份认证的方法，并对相关技术进行了探讨。

融合PCA和稀疏表示的人脸识别研究，刘晓芬，万里，传统稀疏表示存在着计算量大，小样本数据集的识别率低下的问题。本文提出的算法将训练集人脸图像用主成分分析算法降维，通过求解