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访客识别系统已成为小区安防系统的重要组成部分,为此本文研究并开发了一种基于人脸面部特征的小区智能访客识别系统。该系统在已有的PCA人脸识别算法的基础上,采用了KL投影和奇异值分解双特征的人脸识别方法。
为了提高目标跟踪的准确性，针对当前目标跟踪算法的光照、遮挡以及姿态变化鲁棒性差等问题，提出了一种二维主成分分析和稀疏表示的目标跟踪算法。采用二维主成分分析和稀疏表示降低数据维数，减少计算复杂度，采用粒
针对多向主元分析（multi-wayprincipalcomponentanalysis，MPCA）算法用于间歇过程实施监控时需要将三维数据转换为高阶的二维矩阵，从而易导致算法的计算量大，且会丢失一些
提出了一种基于核技术的融合了反转Fisher鉴别准则和正交化技术的KIOFD（KernelInverseOrthogonalizedFisherDiscriminant）算法,并把这一算法应用于人脸识
基于模糊的特征提取算法在人脸识别中的应用，李铁，，Fisherface是人脸特征提取中常用的方法,KPCALDA能更好地解决非线性问题。本文把模糊技术与KPCALDA相结合提出了一种新的特征抽取方法。
LDP 算法是将与Kirsch 算子运算后得到的一些负值的邻域灰度值作为中心灰度值的编码因子,这将会导致中心灰度值不能很好的反映邻域局部特征信息,从而降低识别率。针对于此,本文提出了一种改进的局部定向
局部二值模式(LBP)算法是人脸识别领域中的经典算法,能够捕捉局部的细节特征,但其鲁棒性和识别率易受外部环境变化的影响。文章深入研究了LBP算法,从LBP算子、直方图特征提取对传统LBP算法进行改进,
2019 4 电子信息 科技风 年 月 DOI :1019392 /j cnki167 1-734 1201911075 人脸识别技术在机场中的应用研究综述 王靖涛 罗润三 李 权 温宇轩 滨州学院
提出了一种面向分级B帧编码的分级量化技术，通过发掘同一个Gop中B帧之间的时域相关性，按金字塔顺序在级别不同的B帧之间相应分配权重不同的量化步长，达到编码优化的目的。仿真实验证明，所提出的分级量化技术
人脸识别是当今模式识别和人工智能领域的一个活跃研究方向。基于局部二值模式（LBP）算子提出局部定向模式（Local Directional Pattern，LDP）算子。对人脸图像进行分块，采用局部定
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