計(jì)算機(jī)視覺是在圖像處理的基礎(chǔ)上發(fā)展起來(lái)的新興學(xué)科。計(jì)算機(jī)視覺從信息處理的層次研究視覺信息的認(rèn)知過(guò)程，研究視覺信息處理的計(jì)算理論、表達(dá)與計(jì)算方法。本書系統(tǒng)地介紹了計(jì)算機(jī)視覺的重要理論與算法，包括圖像特征提取，攝像機(jī)定標(biāo)，立體視覺，運(yùn)動(dòng)視覺(或稱序列圖像分析)，由圖像灰度恢復(fù)三維物體形狀的方法，物體建模與識(shí)別方法以及距離圖像分析方法等。
標(biāo)簽： 計(jì)算機(jī)視覺 圖像處理 發(fā)展 信息處理
上傳時(shí)間： 2013-12-19
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c語(yǔ)言矩陣特征值求解代碼，在求解特征選擇和特征提取時(shí)候使用的。歡迎各位測(cè)試，提意見。
上傳時(shí)間： 2014-01-21
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本文完成了對(duì)唇動(dòng)身份識(shí)別技術(shù)幾個(gè)基本問(wèn)題的理論研究,并對(duì)整個(gè)系統(tǒng)加以實(shí)現(xiàn).作為本文研究的實(shí)驗(yàn)基礎(chǔ),我們建立了唇動(dòng)方式身份識(shí)別數(shù)據(jù)庫(kù)(HITLUDB), 該庫(kù)目前包含30個(gè)說(shuō)話人每人20個(gè)漢語(yǔ)詞的音視頻語(yǔ)料.數(shù)據(jù)庫(kù)的擴(kuò)充與完善工作仍在不斷的進(jìn)行之中.在嘴唇檢測(cè)方面, 我們對(duì)自適應(yīng)色度過(guò)濾模型進(jìn)行改進(jìn),提高了算法的魯棒性,完成了對(duì)嘴唇的精確定位.結(jié)合DCT變換與K-L變換的各自特點(diǎn), 我們提出了特征提取算法,使用較少維數(shù)的特征完成了對(duì)嘴唇區(qū)域主要信息的刻畫.由于唇動(dòng)信息同時(shí)包含了生理特征與行為特征, 我們使用靜念動(dòng)念混合建模的方式,完成了對(duì)說(shuō)話人唇動(dòng)個(gè)性特點(diǎn)的精確描述.在HMM訓(xùn)練時(shí),我們提出了特征的歸一化處理方法,提高了HMM在實(shí)際應(yīng)用中的性能. 最后,我們分別對(duì)身份辨認(rèn)系統(tǒng)與身份確認(rèn)系統(tǒng)的基本理論進(jìn)行了敘述,并完成了系統(tǒng)的實(shí)踐工作. 關(guān) 鍵 詞：身份識(shí)別 唇動(dòng) 特征提取 隱馬爾可夫模型 K-L變換
標(biāo)簽： HITLUDB 身份識(shí)別 實(shí)驗(yàn)
上傳時(shí)間： 2014-01-14
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并本文對(duì)兩大類步態(tài)識(shí)別算法進(jìn)行了深入研究，其主要內(nèi)容集中于步態(tài)特征的提取和分類器的設(shè)計(jì)兩部分。 在特征提取階段采用多種不同的方法提取多種不同的步態(tài)特征，其中效果較好的是一種基于模型的特征提取方法。本文使用關(guān)鍵點(diǎn)和肢體角度構(gòu)建人體的骨骼化模型， 并對(duì)模型的各項(xiàng)參數(shù)提取做了改進(jìn)，從人體的骨骼化模型中提取人體的靜態(tài)參數(shù)(如身高、步幅等)以及動(dòng)態(tài)參數(shù)(如運(yùn)動(dòng)過(guò)程中關(guān)鍵點(diǎn)的位置、運(yùn)動(dòng)軌跡、肢體角度、
標(biāo)簽： 步態(tài)識(shí)別 算法
上傳時(shí)間： 2014-01-15
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人臉識(shí)別技術(shù)的幾個(gè)主要研究方向,計(jì)算機(jī)人臉識(shí)別是指基于已知的人臉樣本庫(kù),利用計(jì)算機(jī)分析圖像和模式識(shí)別技術(shù)從靜態(tài)或動(dòng)態(tài)場(chǎng)景中,識(shí)別或驗(yàn)證一個(gè)或多個(gè)人臉。通常識(shí)別處理后可得到的基本信息包括人臉的位置、尺度和姿態(tài)信息。利用特征提取技術(shù)還可進(jìn)一步抽取出更多的生物特征(如:種族、性別、年齡..) 。計(jì)算機(jī)人臉識(shí)別是目前一個(gè)非常活躍的研究課題，它可以廣泛應(yīng)用于保安系統(tǒng)、罪犯識(shí)別以及身份證明等重要場(chǎng)合。雖然人類對(duì)于人臉的識(shí)別能力很強(qiáng)，能夠記住并辨識(shí)上千個(gè)不同的人臉，可是對(duì)于計(jì)算機(jī)則困難多了，其表現(xiàn)在：人臉表情豐富；人臉隨年齡的增長(zhǎng)而變化；發(fā)型、胡須、眼鏡等裝飾對(duì)人臉造成的影響；人臉?biāo)蓤D像受光照、成像角度以及成像距離等影響。
標(biāo)簽： 人臉 計(jì)算機(jī) 人臉識(shí)別技術(shù) 人臉識(shí)別
上傳時(shí)間： 2014-01-09
上傳用戶：CSUSheep
本程序包含語(yǔ)音壓縮和語(yǔ)音識(shí)別領(lǐng)域所需的LPCC，MFCC特征提取算法以及語(yǔ)音端點(diǎn)檢測(cè)源碼。在對(duì)語(yǔ)音數(shù)據(jù)進(jìn)行特征提取前，可對(duì)語(yǔ)音數(shù)據(jù)進(jìn)行16K到8K的降采樣率處理，包含180階FIR濾波器的頻率壓縮程序
標(biāo)簽： LPCC 程序 語(yǔ)音壓縮 語(yǔ)音識(shí)別
上傳時(shí)間： 2015-11-24
上傳用戶：2404
本程序主要是為對(duì)人臉檢測(cè)有興趣人士提供一種參考例子，采用Gabor特征提取和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。
上傳時(shí)間： 2015-12-15
上傳用戶：caixiaoxu26
一個(gè)指紋識(shí)別的程序，沒有做到匹配，只作到特征提取。沒有取出偽特征點(diǎn)。所以還請(qǐng)下載的人多看論文，作去偽特征點(diǎn)的程序和匹配算法。
上傳時(shí)間： 2016-02-16
上傳用戶：小碼農(nóng)lz
這是個(gè)人臉識(shí)別程序，是關(guān)于人臉特征提取的。
上傳時(shí)間： 2016-03-24
上傳用戶：stella2015
VC小波應(yīng)用程序，包括小波濾波器，小波圖像處理，小波特征提取。
標(biāo)簽： 應(yīng)用程序
上傳時(shí)間： 2014-11-01
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