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基于KPCA和SVM的人脸识别研究,王本超,马军伟,为了满足企业管针对人脸识别中遇到的
基于FOLPP的人脸识别算法的研究,李铁,,针对人脸识别中的特征提取问题,本文提出了一种将分形编码和判别局部保持投影相结合的人脸识别算法--FOLPP。该算法首先通过对人脸��
基于深度学习的人脸识别算法研究,赵学斌,张雷,传统的人脸识别算法主要是基于图像的浅层特征提取,比如LBP、SIFT、HOG等图像特征描述算子,然后进行多种浅层特征融合,PCA降维之后��
在对人脸图像使用小波变换进行数据压缩的基础上,使用PCA进行特征提取,再将特征输入集成BP神经网络实现对人脸图像的识别。集成BP网络将多分类问题转换为多个相互独立的二分类问题,在提高网络泛化能力的同时
拷贝机制被广泛认为是系统通过构造冗余提高自身鲁棒性的主要机制之一。为了探究拷贝机制是否是真实网络鲁棒的基本机制,通过计算机仿真的方法对基于拷贝机制的网络模型的鲁棒性进行了进一步的研究。仿真结果表明,随
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基于FPGA的人脸检测系统设计很好用哦
针对不可控条件对人脸识别的影响,提出一种基于多尺度分块局部二值模式(Multi-scaleBlockLocalBinaryPatterns,MB-LBP)和Fisherfaces融合的人脸识别算法。采
