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为了提高面部表情的分类识别性能,基于集成学习理论,提出了一种二次优化选择性(quadraticoptimizationchoice,QOC)集成分类模型。首先,对于九个基分类器,依据性能进行排序,选择
针对传统LBP特征提取方法对非单调光线变化比较敏感且无法对全局特征进行稀疏表示的缺陷,提出一种自适应加权局部格雷码模式(Local Gray Code Patterns,LGCP)与快速稀疏表示相结合
为了实现基于面部表情识别的智能轮椅控制,在传统的支持向量机SVM面部表情识别与分类方法的基础上,采用基于“八眼”的面部有效区域提取方法,将基于主成分分析PCA的面部表情特征提取方法与支持向量机分类方法
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面部制作软件 自动生成 带模型OBJ文件 和贴图
在unreal 4引擎上实现的面部绑定效果视频。效果逼真,实时控制特征点变化表情
开机面部识别,系统安全登陆.用了就知道系统安全类
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