基于鉴别性低秩表示的2阶段人脸识别算法.pdf

人脸识别原理及算法 人脸识别原理及算法 人脸识别原理及算法 动态人脸识别系统研究 动态人脸识别系统研究 动态人脸识别系统研究

实用标准 人脸识别主要算法原理 主流的人脸识别技术基本上可以归结为三类 即基于几何特征的方 法基于模板的方法和基于模型的方法 1. 基于几何特征的方法是最早 最传统的方法 通常需要和其他 算 法 结合

目 录 摘 要 i ABSTRACT ii 第一章 绪论 1 1.1 研究背景及意义 1 1.2 研究现状 3 1.2.1 背景减除研究现状 3 1.2.2 低秩矩阵恢复研究现状 4 1.2.3 背景

研究的是基于Android平台人脸识别算法的应用,针对人脸识别方法进行研究,以提高识别的准确率和速度为目的,选用Haar特征提取的方法作为人脸检测的主要方法,选用Adaboost算法作为人脸识别的主要

MATLAB编程的以PCA算法为基础的人脸识别，包含人脸库，经典的算法。

针对遥感图像非局部相似的特性,提出了一种基于图像非局部相似性、低秩矩阵和最小全变分(TV)的压缩感知(CS)重构算法。充分利用了遥感图像的非局部相似性先验、局部平滑性先验以及低秩矩阵的特性,同时引入了

利用比l1-范数最小化更高效的l2-范数最小化算法，提出了一种在多种人脸数据库上整体更为准确，且比经典基于稀疏表示的人脸分类算法更高效的人脸识别算法。它在传统的训练字典中加入了一个特征矩阵，增大特征信

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