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orl

  • 基于巴氏距離和LPP相結(jié)合的人臉識(shí)別

    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(duì)特征進(jìn)行提取。當(dāng)特征維數(shù)過(guò)高時(shí),首先對(duì)樣本用LPP進(jìn)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(cuò)誤率上界。在orl上實(shí)驗(yàn),實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明了提出算法在人臉識(shí)別中的有效性。

    標(biāo)簽: LPP 人臉識(shí)別

    上傳時(shí)間: 2014-01-25

    上傳用戶(hù):shus521

  • 基于Gabor的特征提取算法在人臉識(shí)別中的應(yīng)用

    針對(duì)人臉識(shí)別中的特征提取問(wèn)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?xún)?yōu)勢(shì)來(lái)進(jìn)行特征提取。首先利用Gabor小波變換來(lái)提取人臉特征。然后對(duì)得到的高維特征采用PCA進(jìn)行初次降維,再利用LDA實(shí)現(xiàn)再次降維,得到最終的特征向量。在orl和YALE人臉庫(kù)上的實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了該算法的有效性。

    標(biāo)簽: Gabor 特征提取 人臉識(shí)別 中的應(yīng)用

    上傳時(shí)間: 2013-12-14

    上傳用戶(hù):alex wang

  • 基于Fisher判別的人臉識(shí)別方法研究

    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(diǎn),易于為用戶(hù)接受。人臉識(shí)別由于其在監(jiān)控、罪犯識(shí)別、人機(jī)交互等方面廣泛潛在的應(yīng)用,已成為圖像處理、模式識(shí)別和計(jì)算機(jī)視覺(jué)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(lái),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(wèn)題。文中闡述了應(yīng)用Fisher 判別法在人臉圖像樣本分類(lèi)方面的運(yùn)用。在標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)庫(kù)orl人臉庫(kù)和Yale人臉數(shù)據(jù)庫(kù)上仿真的試驗(yàn)結(jié)果證實(shí)了方法的有效性和穩(wěn)定性。

    標(biāo)簽: Fisher 判別 人臉識(shí)別 方法研究

    上傳時(shí)間: 2013-12-04

    上傳用戶(hù):qq527891923

  • 這是我做的關(guān)于ICA和KICA的matlab程序

    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(kù)做的實(shí)驗(yàn)

    標(biāo)簽: matlab KICA ICA 程序

    上傳時(shí)間: 2015-08-12

    上傳用戶(hù):gtf1207

  • 通過(guò)基于Windows的圖形化界面

    通過(guò)基于Windows的圖形化界面,可以很方便的配置使用,包括在線測(cè)試各種可能遇到的問(wèn)題,支持多域名,每個(gè)域名都支持沒(méi)有限制的用戶(hù)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(wèn)列表,郵件轉(zhuǎn)發(fā),轉(zhuǎn)發(fā)限制,orl/RBL過(guò)濾,服務(wù)日志,統(tǒng)計(jì)信息和Windows服務(wù),支持ESMTP/POP3/IMAP4

    標(biāo)簽: Windows 圖形化

    上傳時(shí)間: 2014-01-03

    上傳用戶(hù):離殤

  • 本文的題目是基于分形和遺傳算法的人臉識(shí)別方法

    本文的題目是基于分形和遺傳算法的人臉識(shí)別方法,對(duì)有限人群提出一種采用分形特征和遺傳聚類(lèi)的識(shí)別方法: 將圖像分成很多小區(qū)域, 分別計(jì)算各個(gè)區(qū)域的分形特征, 以充分利用圖像二維信息 同一個(gè)模式有多個(gè)樣本, 通過(guò)遺傳算法進(jìn)行聚類(lèi)以得到最優(yōu)解實(shí)現(xiàn)不變性識(shí)別. 最后采用orl 人臉圖像庫(kù)的一組圖像對(duì)比了新方法、本征臉?lè)ê妥月?lián)想神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法, 結(jié)果表明該方法的識(shí)別率, 與本征臉?lè)ㄏ嗨? 比自聯(lián)想神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)高.

    標(biāo)簽: 分形 人臉識(shí)別方法 算法

    上傳時(shí)間: 2013-12-13

    上傳用戶(hù):cc1915

  • MATLAB自已編的二維DLA

    MATLAB自已編的二維DLA,基于orl人臉數(shù)據(jù)庫(kù),效果不錯(cuò)。

    標(biāo)簽: MATLAB DLA 二維

    上傳時(shí)間: 2014-12-08

    上傳用戶(hù):開(kāi)懷常笑

  • 用matlab實(shí)現(xiàn)了2dpca算法

    用matlab實(shí)現(xiàn)了2dpca算法,基于orl人臉數(shù)據(jù)庫(kù),識(shí)別率較高

    標(biāo)簽: matlab 2dpca 算法

    上傳時(shí)間: 2014-01-03

    上傳用戶(hù):jiahao131

  • 基于PCA的人臉識(shí)別源代碼

    基于PCA的人臉識(shí)別源代碼,使用matlab編程,針對(duì)orl庫(kù)

    標(biāo)簽: PCA 人臉識(shí)別 源代碼

    上傳時(shí)間: 2014-07-05

    上傳用戶(hù):lijinchuan

  • 人臉庫(kù)orl

    40×10人臉庫(kù)40個(gè)人10張不同的照片正臉 表情不同等

    標(biāo)簽: 人臉識(shí)別orl

    上傳時(shí)間: 2015-04-14

    上傳用戶(hù):wrdwrd

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