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基于直方图均衡化、PCA和SVM算法的人脸识别研究,周先春,徐浩捷,为了提高人脸识别的识别率,本文提出了一种基于直方图均衡化、PCA和SVM算法的人脸识别。首先将人脸图像进行直方图均衡化,这样可以
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为解决CFSFDP聚类算法由于无法自动选择簇中心点而难以应用于重要地点识别的问题,引入一种簇中心点自动选择策略对算法进行改进。该策略将簇中心点权值的变化趋势作为自动划分簇中心的依据,有效避免了通过决策
针对人脸表情识别鲁棒性差 ,容 易受身份信 息干扰的 问题 ,提 出一种具有局部 并行 结构的深度神 经网络识别算 法。首先使 用稀 疏 自编码 算法训练得到 不同尺度 的卷积核 ,然后提 取卷积核
针对在非控条件下的人脸检测经常遇到的问题,如复杂的人脸姿态表情、严重的人脸遮挡、外界环境背景复杂、光照条件差、小脸等提出了一种自下而上的人脸检测方法。自下而上的人脸检测是基于深度学习的,先进行人脸相关
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
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近年来,随着代码复用技术不断成熟和Internet上开源项目不断丰富,软件开发人员的开发行为也逐渐发生了变化。如今,软件开发人员在编程过程中越来越多地依赖于开源软件项目提供的功能。然而,在软件复用活动
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针对动作识别中如何有效地利用人体运动的三维信息的问题,提出一种新的基于深度视频序列的特征提取和识别方法。该方法首先运用运动能量模型(MEM)来表征人体动态特征,即先将整个深度视频序列投影到三个正交的笛
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