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人臉表情識別

  • 人臉辨識 簡介 人臉辨識 簡介 特徵抽取 特徵抽取 特徵比對

    人臉辨識 簡介 人臉辨識 簡介 特徵抽取 特徵抽取 特徵比對

    標簽: 63996

    上傳時間: 2016-01-10

    上傳用戶:jackgao

  • 為了更準確地識別人的表情

    為了更準確地識別人的表情,在識別人臉7 種基本表情(憤怒、厭惡、恐懼、高興、無表情、悲傷和驚訝)時,采用了局域二值 模式技術(shù)提取面部特征,進行由粗略到精細的表情分類。在粗略分類階段,7 種基本表情中的2 種表情被選為初步分類結(jié)果(候選表情)。 在精細分類階段,選用計算加權(quán)卡方值確定最終分類結(jié)果。采用日本的Jaffe 表情數(shù)據(jù)庫來驗證算法性能,對陌生人表情的識別率為77.9%, 其結(jié)果優(yōu)于采用同樣數(shù)據(jù)庫的其他方法,且易于實現(xiàn)

    標簽: 識別

    上傳時間: 2013-12-25

    上傳用戶:蠢蠢66

  • 介紹樣型識別很經(jīng)典的一本書

    介紹樣型識別很經(jīng)典的一本書,對於開發(fā)智慧型的演算法有很大的幫助。

    標簽:

    上傳時間: 2016-12-28

    上傳用戶:jiahao131

  • 結(jié)合webcam 進行人臉辨識並有GUI方便可正確執(zhí)行

    結(jié)合webcam 進行人臉辨識並有GUI方便可正確執(zhí)行

    標簽: webcam GUI

    上傳時間: 2016-12-31

    上傳用戶:xcy122677

  • K-mean 模式識別分析法使用k-mean作為分析方法

    K-mean 模式識別分析法使用k-mean作為分析方法

    標簽: K-mean k-mean 模式 分析法

    上傳時間: 2013-12-21

    上傳用戶:xmsmh

  • 透過jjil在android上實現(xiàn)haar人臉偵測 

    透過jjil在android上實現(xiàn)haar人臉偵測 

    標簽: android jjil haar

    上傳時間: 2014-01-04

    上傳用戶:colinal

  • 用于軟件定義UHF RFID閱讀器的可編程基帶濾波器

    射頻識別 (RFID) 是一種自動識別技術(shù),用於識別包含某個編碼標簽的任何物體

    標簽: RFID UHF 軟件定義 可編程基帶

    上傳時間: 2013-10-29

    上傳用戶:star_in_rain

  • 用于RFID接收器的基帶電路

    射頻識別 (RFID) 技術(shù)采用輻射和反射 RF 功率來識別和跟蹤各種目標。典型的 RFID 繫統(tǒng)由一個閱讀器和一個轉(zhuǎn)發(fā)器 (或標簽) 組成。

    標簽: RFID 接收器 基帶電路

    上傳時間: 2013-11-17

    上傳用戶:huyanju

  • 雜湊法(Hashing)的搜尋與一般的搜尋法(searching)是不一樣的。在雜湊法中

    雜湊法(Hashing)的搜尋與一般的搜尋法(searching)是不一樣的。在雜湊法中,鍵值(key value)或識別字(identifier)在記憶體的位址是經(jīng)由函數(shù)(function)轉(zhuǎn)換而得的。此種函數(shù),一般稱之為雜湊函數(shù)(Hashing function)或鍵值對應(yīng)位址轉(zhuǎn)換(key to address transformation)。對於有限的儲存空間,能夠有效使用且在加入或刪除時也能快的完成,利用雜湊法是最適當不過了。因為雜湊表搜尋在沒有碰撞(collision)及溢位(overflow)的情況下,只要一次就可擷取到。

    標簽: searching Hashing

    上傳時間: 2013-12-23

    上傳用戶:dancnc

  • 雜湊法(Hashing)的搜尋與一般的搜尋法(searching)是不一樣的。在雜湊法中

    雜湊法(Hashing)的搜尋與一般的搜尋法(searching)是不一樣的。在雜湊法中,鍵值(key value)或識別字(identifier)在記憶體的位址是經(jīng)由函數(shù)(function)轉(zhuǎn)換而得的。此種函數(shù),一般稱之為雜湊函數(shù)(Hashing function)或鍵值對應(yīng)位址轉(zhuǎn)換(key to address transformation)。對於有限的儲存空間,能夠有效使用且在加入或刪除時也能快的完成,利用雜湊法是最適當不過了。因為雜湊表搜尋在沒有碰撞(collision)及溢位(overflow)的情況下,只要一次就可擷取到。

    標簽: searching Hashing

    上傳時間: 2016-01-14

    上傳用戶:dancnc

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