论文研究改进的模块2DPCA与MSD结合的人脸识别.pdf

人脸表情会受到姿势、物体遮挡、光照变化以及人种性别年龄等因素的影响,需要卷积神经网络更有效准确地学习特征。AlexNet在表情识别中准确率不高,对输入图像尺寸有限制,针对这些问题,提出了改进AlexN

提取关于坐标旋转不变的特征描述符以及提高特征描述符对噪声的鲁棒性是基于内容三维模型检索技术中有待进一步研究解决的问题之一。将三维模型表面离散成三维点数据，然后使用球面调和方法对得到的点数据进行调和分析

针对传统人脸识别方法在单样本条件下受姿态、表情、遮挡和光照影响识别效果不佳等问题，提出一种改进的纹理特征和边缘特征相结合的人脸描述算子ε-WLBD（ε-WeberLocalBinaryDescript

PCA在人脸识别中的改进算法，黄昉，张宝昌，基于传统的主成分分析(PCA)方法，为使PCA不再局限于满足高斯分布，提出了改进的PCA人脸识别方法。改进的PCA方法先对训练图像集进行分�

在基于Fisher准则的字典学习算法中，初始字典的选取和目标函数的构建，严重影响字典学习的效果。为了减少初始字典的影响，提高算法的表达和判别能力。提出了一种结合Gabor特征和自适应加权Fisher准

为了提高人脸识别率和识别效率，提出一种纹理特征和两级分类器相结合的人脸识别方法。采用灰度共生矩阵表示人脸图像的纹理特征，计算待识别人脸图像与模板间欧式距离，采用拒识阈值进行评判，如果人脸图像归属类别清

改进的SIFT结合余弦相似度的人脸匹配算法

2DDCT人脸识别网络等参考文献论文

基于局部二值模式(LBP)纹理特征的人脸识别方法取得了显著的效果，但 剧烈光照和噪声等复合极端成像条件的影响下，分类性能急剧下降。本文从图像 的纹理特征出发，对基于LBP特征空间的人脸识别进行了分析与

针对传统PCA方法用于煤岩识别常常面临图像维数高,直接计算数量大的问题,提出并实现了一种基于2DPCA的煤岩识别方法。这种识别方法是基于图像矩阵的主分量分析法,由于它的协方差矩阵可由原图像矩阵直接构建