该资源主要是介绍人脸识别与人脸性别的文章,包含基于小波神经网络的人脸识别与人脸的性别分类。
分词是自然语言处理的一项基础性工作,对自然语言处理的后继工作有较大的影响。紧缩格的识别是藏文分词中最难、最重要的技术之一。通过剖析已有藏文紧缩词识别方法,分析藏文字词的特征,针对性地提出了识别藏文紧缩
小波分析和稀疏表示的人脸图像识别方法.pdf
核主成分分析是主成分分析在核空间中的非线性推广,能有效应用于人脸识别,但是识别过程时间开销过大仍是待解决的问题。提出了一种结合离散余弦变换和核主分量分析的人脸识别方法。对人脸图像进行离散余弦变换,选择
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
针对现有人脸识别方法对人脸角度、表情、姿态等因素较为敏感且准确率低的问题,提出了一种基于距离限定优化算法的人脸识别模型。该模型对人脸识别方法的改进有两点:a)利用LBP算子提取人脸图像纹理谱特征图,然
提出一种基于完整局部二值模式(CLBP)进行人脸识别的方法,CLBP算子包括三个部分:中心像素的LBP(CLBP_C)、符号部分的LBP(CLBP_S)、数值部分的LBP(CLBP_M)。该方法首先采
针对人脸表情时空域特征信息的有效提取,提出了一种CBP-TOP(centralizedbinarypatternsfromthreeorthogonalpanels)特征和SVM分类器相结合的人脸表情
针对现有的基于稀疏表示的人脸识别方法没有更新优化选择的原子的问题,提出一种基于子空间追踪的人脸识别方法。在稀疏编码过程中的原子选择步骤中,引入回溯迭代优化思想和多原子选择方案,通过移除可信度较低的原子
提出了一种基于矩阵模式的人脸表情识别方法。该算法直接将人脸表情图像矩阵作为矩阵模式,并结合传统PCA和FLDA进行表情特征提取,称之为MatPCA和MatFLDA。与2DPCA等不同,该算法既利用图像
