暂无评论
非负矩阵分解及其在模式识别中的应用
基于改进非负矩阵分解的手背静脉识别算法
基于OPENCV的人脸识别项目-python，包括基础人脸识别、动态人脸识别以及人脸勾画等多种人脸识别方法的详解。其中，基础人脸识别涵盖了人脸检测、人脸对齐、人脸特征提取等步骤；动态人脸识别则采用了多
BP神经网络在图形方面的相关应用希望对大家有很大的用处。希望大家给个好评
基于非负的加权矩阵分解的社区发现，陈硕，刘瑞芳，社区发现是近年来复杂网络研究的一大热点。传统的社区发现仅基于网络拓扑结构中的边，而以微博为代表的社交网络不仅包含用户关系
研究一种关于隐马尔可夫模型的多序列比对，利用值和特征序列的保守性，通过增加频率因子，改进传统隐马尔可夫模型算法的不足。实验表明，新算法不但提高了模型的稳定性，而且应用于蛋白质家族识别，平均识别率比传统
人脸自动识别是模式识别、图像处理等学科的一大研究热点,近几年来关于人脸识别的研究取得了很大进展.本文重点对近三、四年来人脸识别的研究进行综述并对各种方法加以评论
由于稀疏表示在人脸识别上的优异表现，大量的研究关注于在深度网络上结合稀疏编码。常用的稀疏深度信念网络限制所有的隐藏单元具有相同的稀疏水平，这不是诱导稀疏表示最自然的方式。针对这个问题，根据压缩感知理论
提出一种HSV颜色直方图与像素的位置空间金字塔结合的方法，该方法既考虑像素的信息，又考虑了像素的位置信息，来进行视频镜头分割。将图像进行一次亚采样，对得到的第一层亚采样图像进行均匀的四分割；对得到的四
针对单演信号表述仅利用幅值和方向而忽略相位信息的问题，提出了一种单演同相幅值模式方法。用多尺度的单演滤波器提取人脸的单演幅值和相位信息，将相位量化并根据相位量化的结果对幅值累加和二值编码，从而获得若干
暂无评论