fisher分類，matlab實(shí)現(xiàn)。fisher分類，matlab實(shí)現(xiàn)
上傳時間： 2013-12-12
上傳用戶：標(biāo)點(diǎn)符號
calculate the p-value of fisher Exact Test
標(biāo)簽： calculate p-value fisher Exact
上傳時間： 2017-09-18
上傳用戶：ywqaxiwang
fisher離散分類器matlab代碼，用于模式識別
標(biāo)簽： 模式識別
上傳時間： 2016-04-12
上傳用戶：1042154715
嵌入式人臉識別系統(tǒng)建立在嵌入式操作系統(tǒng)和嵌入式硬件系統(tǒng)平臺之上,具有起點(diǎn)高、概念新、實(shí)用性強(qiáng)等特點(diǎn)。它涉及嵌入式硬件設(shè)計(jì)、嵌入式操作系統(tǒng)應(yīng)用開發(fā)、人臉識別算法等領(lǐng)域的研究；嵌入式人臉識別系統(tǒng)攜帶方便、安裝快捷、機(jī)動性強(qiáng),可廣泛應(yīng)用于各類門禁系統(tǒng)、戶外機(jī)動布控的實(shí)時監(jiān)測等特殊場合,因此對嵌入式人臉識別的研究工作具有突出的理論意義和廣泛的應(yīng)用前景。 本文是上海市經(jīng)委創(chuàng)新研究項(xiàng)目《射頻識別RFID系統(tǒng)-自動識別和記錄人群的身份》(編號：04-11-2)與上海市科委AM基金項(xiàng)目《基于ARM和RFID芯片的自組織安全監(jiān)控系統(tǒng)的研制》(編號：0512)的主要研究內(nèi)容之一。論文從構(gòu)建自動人臉識別系統(tǒng)所需解決的若干關(guān)鍵問題入手,重點(diǎn)探討了基于嵌入式ARM微處理器的實(shí)時人臉檢測、關(guān)鍵特征定位、高效的人臉特征描述、魯棒的人臉識別分類器及自動人臉識別系統(tǒng)設(shè)計(jì)等問題的研究。論文的主要工作和創(chuàng)新點(diǎn)表現(xiàn)在以下方面： 1實(shí)現(xiàn)了結(jié)合膚色校驗(yàn)的Haar特征級聯(lián)分類器嵌入式實(shí)時人臉檢測,提出了基于人臉約束的人眼Haar特征RSVM級聯(lián)分類器人眼檢測算法和基于遮罩掩磨與橢圓擬合的瞳孔定位算法。 復(fù)雜背景中的人臉檢測是自動人臉識別系統(tǒng)首先要解決的關(guān)鍵問題,通過對基于膚色模型和基于Haar特征級聯(lián)強(qiáng)分類器的人臉檢測算法的分析研究,綜合兩個算法的優(yōu)點(diǎn),提出了基于膚色模型校驗(yàn)和Haar特征級聯(lián)強(qiáng)分類器的嵌入式實(shí)時人臉檢測算法。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該算法不僅解決了復(fù)雜背景中的類膚色和類人臉結(jié)構(gòu)問題,而且具有較高的檢測率和較快的檢測速度,同時對光照、尺度等變化條件下的人臉檢測也具有較強(qiáng)的魯棒性。 人眼檢測與瞳孔定位在人臉歸一化和有效人臉特征抽取等方面起著非常重要的作用,為了快速檢測人眼并精確定位人眼瞳孔中心,論文提出了基于人臉約束的人眼Haar特征RSVM級聯(lián)分類器人眼檢測算法和基于遮罩掩磨與橢圓擬合的瞳孔定位算法,首先利用人眼檢測分類器在人臉區(qū)域內(nèi)完成對人眼位置的檢測,然后通過對檢測到的人眼進(jìn)行遮罩掩磨、簡單圖像形態(tài)學(xué)變換及橢圓擬合實(shí)現(xiàn)瞳孔中心的精確定位。測試結(jié)果表明該算法只需幾百毫秒便能完成人眼檢測與瞳孔中心定位整個過程,在保證檢測速度較快的同時,還能確保較高的定位精度。 2 針對傳統(tǒng)線性判別分析法存在的小樣本問題(sss),通過調(diào)整fisher判別準(zhǔn)則,實(shí)現(xiàn)了自適應(yīng)線性判別分析算法及相應(yīng)的人臉識別方法人臉識別中的小樣本問題使線性判別分析算法的類內(nèi)散布矩陣發(fā)生嚴(yán)重退化,導(dǎo)致問題無法求解。本文在人臉識別小樣本問題的基礎(chǔ)上,通過調(diào)整fisher判別準(zhǔn)則,利用類間散布矩陣的補(bǔ)空間巧妙地避開類內(nèi)散布矩陣的求逆運(yùn)算,通過訓(xùn)練集每類樣本的樣本數(shù)信息自適應(yīng)改變調(diào)整參數(shù),實(shí)現(xiàn)了自適應(yīng)線性判別分析算法,實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該算法能有效解決人臉識別中的小樣本問題。 3 提出了基于有效人臉區(qū)域的Gabor特征抽取算法,有效地解決了Gabor特征抽取維數(shù)過高的問題。 Gabor小波對圖像的光照、尺度變化具有較強(qiáng)魯棒性,是一種良好的人臉特征表征方法。但維數(shù)過高的Gabor特征造成應(yīng)用系統(tǒng)的維數(shù)災(zāi)難,為解決Gabor特征的維數(shù)災(zāi)難問題,論文第四章提出了基于有效人臉區(qū)域的Gabor特征抽取算法,該算法不僅有效地降低了人臉特征向量維數(shù),縮小了人臉特征庫的規(guī)模,同時降低了核心算法的時間和空間復(fù)雜度,而且具有與傳統(tǒng)Gabor特征抽取算法同樣的魯棒性。 4 結(jié)合有效人臉區(qū)域的Gabor特征抽取、自適應(yīng)線性判別分析算法和基于支持向量機(jī)分類策略,提出并實(shí)現(xiàn)了基于支持向量機(jī)的嵌入式人臉識別和嵌入式人像比對系統(tǒng)支持向量機(jī)通過引入核技巧對訓(xùn)練樣本進(jìn)行學(xué)習(xí)構(gòu)造最小化錯分風(fēng)險的最優(yōu)分類超平面,不僅具有強(qiáng)大的非線性和高維處理能力,而且具有更強(qiáng)的泛化能力。本文研究了支持向量機(jī)的多類分類策略和訓(xùn)練方法,并結(jié)合論文中提出的基于有效人臉區(qū)域的Gabor特征提取算法、自適應(yīng)線性判別分析算法,首次在基于Windows CE操作系統(tǒng)的嵌入式ARM平臺中實(shí)現(xiàn)了具有較強(qiáng)魯棒性的嵌入式自動人臉識別系統(tǒng)和嵌入式人像比對系統(tǒng)。 5 提出并初步實(shí)現(xiàn)了基于客戶機(jī)/服務(wù)器結(jié)構(gòu)無線網(wǎng)絡(luò)模型的遠(yuǎn)距離人臉識別方案為解決嵌入式人臉識別系統(tǒng)在海量人臉庫中進(jìn)行識別的難題,論文提出并初步實(shí)現(xiàn)了基于客戶機(jī)/服務(wù)器結(jié)構(gòu)無線網(wǎng)絡(luò)模型的嵌入式遠(yuǎn)距離人臉識別方案。 客戶機(jī)(嵌入式平臺)完成對人臉圖像的檢測、歸一化處理和人臉特征提取,然后通過無線網(wǎng)絡(luò)將提取后的人臉特征數(shù)據(jù)傳輸?shù)椒?wù)器端,由服務(wù)器在海量人臉庫中完成人臉識別,并將識別后的結(jié)果通過無線網(wǎng)絡(luò)傳輸?shù)娇蛻魴C(jī)顯示輸出,從而實(shí)現(xiàn)基于客戶機(jī)/服務(wù)器無線網(wǎng)絡(luò)模型的嵌入式遠(yuǎn)距離人臉識別方案。 6 結(jié)合我們開發(fā)的基于ARM的嵌入式自動人臉識別系統(tǒng)和嵌入式人像比對系統(tǒng),從系統(tǒng)設(shè)計(jì)的角度探討了在嵌入式系統(tǒng)中進(jìn)行人臉識別應(yīng)用設(shè)計(jì)的思路及應(yīng)該注意的問題雖然嵌入式人臉識別系統(tǒng)的性能很大程度上取決于高效的人臉特征描述和魯棒的人臉識別核心算法。但是,嵌入式系統(tǒng)的設(shè)計(jì)思想對嵌入式人臉識別系統(tǒng)的性能影響同樣值得重視。本文第六章重點(diǎn)闡述了嵌入式自動人臉識別應(yīng)用系統(tǒng)的設(shè)計(jì)思路,并結(jié)合我們自主開發(fā)的嵌入式自動人臉識別系統(tǒng)和嵌入式人像比對系統(tǒng)從系統(tǒng)設(shè)計(jì)的角度探討了嵌入式人臉識別應(yīng)用系統(tǒng)設(shè)計(jì)中應(yīng)該注意的關(guān)鍵技術(shù)問題。 結(jié)合本文提出的算法我們在PC上完成對人臉識別分類器的訓(xùn)練,然后在嵌入式ARM開發(fā)平臺上實(shí)現(xiàn)了嵌入式自動人臉識別、嵌入式人像比對兩個便攜式人員身份認(rèn)證系統(tǒng),經(jīng)測試運(yùn)行效果良好。所提出的人臉識別算法不僅具有一定的理論參考價值,而且對于嵌入式系統(tǒng)應(yīng)用開發(fā)、AFR應(yīng)用系統(tǒng)開發(fā)也具有一定的借鑒意義。
標(biāo)簽： ARM 架構(gòu) 嵌入式 人臉識別
上傳時間： 2013-05-18
上傳用戶：我們的船長
為了使計(jì)算機(jī)能更好的識別人臉表情，對基于Gabor小波變換的人臉表情識別方法進(jìn)行了研究。首先對包含表情區(qū)域的靜態(tài)灰度圖像進(jìn)行預(yù)處理，包括對確定的人臉表情區(qū)域進(jìn)行尺寸和灰度歸一化，然后利用二維Gabor小波變換提取臉部表情特征，使用快速PCA方法對提取的Gabor小波特征初步降維。再在低維的空間中，利用fisher準(zhǔn)則提取那些有利于分類的特征，最后用SVM分類器進(jìn)行分類。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，上述提出的方法比傳統(tǒng)的方法識別速度更快，能達(dá)到實(shí)時性的要求，并且具有很好的魯棒性，識別率高。
上傳時間： 2013-11-08
上傳用戶：小眼睛LSL
本書共分６篇，第１篇統(tǒng)計(jì)學(xué)基礎(chǔ)知識與ＳＡＳ軟件應(yīng)用技巧，介紹了統(tǒng)計(jì)學(xué)的基本概念和學(xué)習(xí)方法、試驗(yàn)設(shè)計(jì)入門、統(tǒng)計(jì)描述、ＳＡＳ軟件應(yīng)用入門、編寫ＳＡＳ實(shí)用程序的技巧、單變量統(tǒng)計(jì)分析和利用SAS／GRAPH模塊繪制常用統(tǒng)計(jì)圖的方法。第２篇試驗(yàn)設(shè)計(jì)與定量資料的統(tǒng)計(jì)分析，介紹了與ｔ檢驗(yàn)、非參數(shù)檢驗(yàn)和各種方差分析有關(guān)的試驗(yàn)設(shè)計(jì)和數(shù)據(jù)處理方法。第３篇試驗(yàn)設(shè)計(jì)與定性資料的統(tǒng)計(jì)分析，介紹了處理二維及高維列聯(lián)表資料的各種統(tǒng)計(jì)分析 方法，包括卡方檢驗(yàn)、fisher的精確檢驗(yàn)、典型相關(guān)分析、logistic回歸模型和對數(shù)線性模型等內(nèi)容。第４篇試驗(yàn)設(shè)計(jì)與回歸分析，介紹了回歸分析的種類和選用方法、簡單直線回歸、多項(xiàng)式回歸、簡單曲線回歸、多元線性回歸、協(xié)方差分析、直接試驗(yàn)設(shè)計(jì)及其資料的回歸分析等有關(guān)內(nèi)容。第５篇生存分析，介紹了生存資料的特點(diǎn)、生存時間函數(shù)和生存分析 方法的分類等基本概念；生存資料的非參數(shù)分析方法、ＣＯＸ模型分析方法和參數(shù)模型的回歸分析方法。第６篇多元統(tǒng)計(jì)分析，介紹了主成分分析、因子分析、對應(yīng)分析、聚類分析、判別分析、典型相關(guān)分析。
標(biāo)簽： 分
上傳時間： 2013-12-19
上傳用戶：zyt
首先采用灰度投影匹配進(jìn)行全局運(yùn)動估計(jì)和補(bǔ)償，用以消除背景變化的影響；然后由二次差分抽取中間幀解決遮擋問題，通過fisher 評價函數(shù)結(jié)合數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)填充得到運(yùn)動對象分割掩膜，同時消除殘余噪聲以及平滑邊緣。該方法在一定范圍內(nèi)較好地解決了遮擋問題，并能夠高效快速地得到比較精確的視頻對象。
上傳時間： 2014-11-30
上傳用戶：fandeshun
模式識別中的脫機(jī)字符識別，包括手寫數(shù)字識別之fisher線性判別，手寫數(shù)字識別之模板匹配法，數(shù)字識別之神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法及細(xì)化算法。
上傳時間： 2013-12-25
上傳用戶：qunquan
脫機(jī)字符識別算法，包括手寫數(shù)字識別之fisher線性判別，手寫數(shù)字識別之模板匹配法，數(shù)字識別之神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法，細(xì)化算法
上傳時間： 2015-08-25
上傳用戶：zhangyigenius
學(xué)進(jìn)一步了解分類器的設(shè)計(jì)概念，能夠根據(jù)自己的設(shè)計(jì)對線性分類器有更深刻地認(rèn)識，理解fisher準(zhǔn)則方法確定最佳線性分界面方法的原理，以及Lagrande乘子求解的原理。
標(biāo)簽： 分類器
上傳時間： 2014-01-07
上傳用戶：邶刖
蟲蟲下載站版權(quán)所有 京ICP備2021023401號-1
