<input id="wsk2c"></input>
局部保持映射（Locality Preserving Projection，LPP）算法是一種有效的特征提取方法。提出了利用巴氏距離和LPP相合算法對特征進行提取。當(dāng)特征維數(shù)過高時，首先對樣本用LPP進行特征提取和降維處理，然后采用巴氏距離特征的迭代算法，得到最小錯誤率上界。在ORL上實驗，實驗結(jié)果表明了提出算法在人臉識別中的有效性。
標(biāo)簽： LPP 人臉識別
上傳時間： 2014-01-25
上傳用戶：shus521
針對人臉識別中的特征提取問題，提出一種新的基于Gabor的特征提取算法，利用Gabor小波變換良好的提取區(qū)分能力和LDA所具有的判別性優(yōu)勢來進行特征提取。首先利用Gabor小波變換來提取人臉特征。然后對得到的高維特征采用PCA進行初次降維，再利用LDA實現(xiàn)再次降維，得到最終的特征向量。在ORL和YALE人臉庫上的實驗驗證了該算法的有效性。
標(biāo)簽： Gabor 特征提取 人臉識別 中的應(yīng)用
上傳時間： 2013-12-14
上傳用戶：alex wang
人臉特征是最自然直接的生物特征，它具有直接、友好、方便的特點，易于為用戶接受。人臉識別由于其在監(jiān)控、罪犯識別、人機交互等方面廣泛潛在的應(yīng)用，已成為圖像處理、模式識別和計算機視覺等學(xué)科最活躍的研究領(lǐng)域。線性鑒別分析是特征抽取中最為經(jīng)典和廣泛使用的方法之一。近年來，在小樣本情況下如何抽取Fisher最優(yōu)鑒別特征一直是許多研究者關(guān)心的問題。文中闡述了應(yīng)用Fisher 判別法在人臉圖像樣本分類方面的運用。在標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)庫ORL人臉庫和Yale人臉數(shù)據(jù)庫上仿真的試驗結(jié)果證實了方法的有效性和穩(wěn)定性。
標(biāo)簽： Fisher 判別 人臉識別 方法研究
上傳時間： 2013-12-04
上傳用戶：qq527891923
這是我做的關(guān)于ICA和KICA的matlab程序，其中的算法速度很快，用ORL庫做的實驗
標(biāo)簽： matlab KICA ICA 程序
上傳時間： 2015-08-12
上傳用戶：gtf1207
通過基于Windows的圖形化界面，可以很方便的配置使用，包括在線測試各種可能遇到的問題，支持多域名，每個域名都支持沒有限制的用戶數(shù)目。其它功能包括：反垃圾郵件功能，查殺病毒支持，基于IP的訪問列表，郵件轉(zhuǎn)發(fā)，轉(zhuǎn)發(fā)限制，ORL/RBL過濾，服務(wù)日志，統(tǒng)計信息和Windows服務(wù)，支持ESMTP/POP3/IMAP4
標(biāo)簽： Windows 圖形化
上傳時間： 2014-01-03
上傳用戶：離殤
本文的題目是基于分形和遺傳算法的人臉識別方法，對有限人群提出一種采用分形特征和遺傳聚類的識別方法: 將圖像分成很多小區(qū)域, 分別計算各個區(qū)域的分形特征, 以充分利用圖像二維信息 同一個模式有多個樣本, 通過遺傳算法進行聚類以得到最優(yōu)解實現(xiàn)不變性識別. 最后采用ORL 人臉圖像庫的一組圖像對比了新方法、本征臉法和自聯(lián)想神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法, 結(jié)果表明該方法的識別率, 與本征臉法相似, 比自聯(lián)想神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)高.
標(biāo)簽： 分形 人臉識別方法 算法
上傳時間： 2013-12-13
上傳用戶：cc1915
MATLAB自已編的二維DLA，基于ORL人臉數(shù)據(jù)庫，效果不錯。
標(biāo)簽： MATLAB DLA 二維
上傳時間： 2014-12-08
上傳用戶：開懷常笑
用matlab實現(xiàn)了2dpca算法，基于ORL人臉數(shù)據(jù)庫，識別率較高
標(biāo)簽： matlab 2dpca 算法
上傳用戶：jiahao131
基于PCA的人臉識別源代碼，使用matlab編程，針對ORL庫
標(biāo)簽： PCA 人臉識別 源代碼
上傳時間： 2014-07-05
上傳用戶：lijinchuan
40×10人臉庫40個人10張不同的照片正臉 表情不同等
標(biāo)簽： 人臉識別ORL
上傳時間： 2015-04-14
上傳用戶：wrdwrd
蟲蟲下載站版權(quán)所有 京ICP備2021023401號-1
<dl id="2i22k"></dl>
