基于视频的人脸识别研究

最先介绍了人脸的检测的最基本的理论方面的知识,在弄清楚人脸识别的理论之后,接下来我们再研究一下人脸图像的表情是怎样提取特征的,我们使用的是以SIFT 算法为特征提取的工具,而且我们找到了基于尺度方面的

面部微表情(ME)是引发隐藏某种真实情绪的短暂和不自主的快速面部表情。 标准的微表情持续时间在1/5到1/25之间,通常只发生在脸部的特定部位。 微表情的微妙和简洁是对肉眼的巨大挑战; 因此,近年来已

采用了一种基于SURF的人脸识别方法,其中所提取出的SURF特征向量对于图像的尺度与旋转变化均具有较好的适应性;通过采用LDA算法有效地缩短了运算时间;此外还采用K-means聚类方法对特征向量进行分

在分析Gabor小波的基础上,提出了一种变采样率Gabor小波的方法,与传统的Gabor小波相比,其识别效果得到大幅提高。该方法采用Curvelet、Log-Gabor小波和Contourlet三种方

探究基于Kinect的人脸识别，贺勇，李景松，最早的人脸识别大多是基于二维灰度图像，随着三维成像技术的发展，三维人脸识别成为了研究的热点。针对非接触人脸识别问题，探讨

继电器产品的优化设计是在给定的负载条件或环境条件下，在对继电器产品的性态、几何尺寸关系或其他因素限制约束范围内，确定设计参数、目标函数、约束条件以形成优化设计模型，并选择恰当的优化方法以获得最佳设计方

基于DM642，人脸检测使用adaboost算法，人脸识别采用小波变换改进离散余弦变换。用CAJViewer7.0打开。

这个是我下载的别人的论文，希望对大家有用

随着社会的发展，各个领域对快速有效的自动身份识别验证的要求日益迫切。由于生物特征是人的内在属性，具有很强的自身稳定性和个体差异性，因此人脸是区别人与人之间差别的最重要的特征。利用人脸特征进行身份验证又

神经网络的输入可以是降低分辨率的人脸图像、局部区域的自相关函数、局部纹理的二阶矩等。这类方法同样需要较多的样本进行训练，而在许多应用中，样本数量是很有限的。