暂无评论
基于深度学习的人脸识别系统1.caj
自适应非负矩阵分解的人脸识别方法研究.pdf
针对仅在整幅人脸图像上进行奇异值分解无法得到人脸识别所需的足够信息的不足，提出了一种利用人脸图像的局部奇异值和灰色关联分析进行人脸识别的方法。该方法的关键是不在整幅人脸图像上进行，而是在人脸的不同区域
基于Gabor 小波和支持向量机的人脸识别方法
本文基于人脸图像分块和奇异值压缩,进行RBF 神经网络和贝叶斯分类器融合的设计。将人脸图像本身的灰度分布描述为矩阵,其奇异值特征具有转置不变性、旋转不变性、位移不变性、镜像不变性等诸多重要的性质,进行
逐点添加、局部优化的Watson算法和局部变换法是生成大规模离散点集Delaunay三角网格的常用方法。点与三角形位置关系判别和三角形外接圆包含点的测试分别是局部变换法和Watson算法正确生成Del
针对光照突变、视角变化以及遮挡等因素容易导致井下人员人脸识别精确度低的问题,提出了一种隐马尔科夫模型下基于SIFT特征的人脸识别方法。该方法将提取的SIFT特征作为隐马尔科夫模型的训练样本,经训练建立
二维人脸识别方法研究和毕业设计论文，可供参考，人脸特征提取，人脸匹配
PAGE 33 基于深度学习的人脸检测算法研究 摘 要 人脸检测是当今视觉领域里非常重要和实用的研究课题它应用于现实生活中的各个领域如公安金融网络安全物业管理以及考勤等基于视频的人脸检测属于动态检测常
为了抑制局部线性嵌入算法对噪音的敏感性，结合Haar小波变换，提出了一种人脸识别的新方法。利用Haar小波变换将原始图像数据分解为高频分量和低频分量，忽略水平高频与垂直高频分量，并将低频分量按行堆叠的
暂无评论