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基于改进的稀疏表示的人脸识别,邹承明,吴佩,稀疏表示作为一种热门分类方法已经被成功地应用到人脸识别中,并且能实现较高的识别率,但是稀疏表示中用范数求解最优稀疏表示�
针对方向边缘幅值模式(patternsoforientededgemagnitudes,POEM)提取的人脸特征维数过高和计算复杂度较大的问题,提出了结合方向边缘幅值模式和有监督的局部保持投影(pat
探讨了局部线性嵌入(LLE)算法的推导过程,提出了一种基于LLE算法的人脸识别方法,并实验分析了该方法在ORL和UMIST人脸数据库中的识别效果。
考虑到自动人脸表情识别背景复杂性问题,提出了一个新的表情识别方法——基于差分纹理的人脸表情识别,该方法在一定程度上能够有效地屏蔽掉个体人脸之间的差异,同时保留住人脸表情信息。首先选定一个标准人脸参考模
由于人脸图像常常因光照、姿态、表情变化及遮挡等因素的影响而具有非线性结构,在空间域直接使用线性方法就有其局限性。为此,提出了一种基于离散余弦变换和线性回归分类的人脸识别方法:通过离散余弦变换获取人脸图
针对人脸图像特征提取,应用主成分分析和二维主成分分析方法,提出用二维特征求解样本的隶属度,用主成分特征进行支持向量机分类的方法。该方法结合了二维主成分特征在选取少量分量时人脸重构图像稳定的优点和主成分
多分类问题一直是模式识别领域的一个热点,提出了一种基于纠错输出编码和支持向量机的多分类器算法。根据通信编码理论设计纠错输出编码矩阵;按照该编码矩阵设计若干个互不相关的子支持向量机,根据编码原理将它们融
提出的SR2DLPP(spectral regression2 dimensional locality preserving projection)算法结合2DLPP和SR,将其应用于人脸识别中
利用正交投影技术进行降维可以更好地保留与度量结构有关的信息,提高人脸识别性能。在谱回归判别分析(SRDA)和谱回归核判别分析(SRKDA)的基础上,提出正交SRDA(OSRDA)和正交SRKDA(OS
针对目前在噪音环境下语音识别系统性能较差的问题,利用小波神经网络融合了小波变换良好的时频局域化性质和RBF神经网络具有最佳分类能力和辨识能力等特性。构建了一个用小波基替代RBF网络中激活函数的小波-R
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