基于小波分析和主成分分析的人脸识别研究随着社会的发展，社会各个方面对快速有效的身份验证的要求日益迫切。由 于生物特征是人的内在属性，具有很强的自身稳定性和个体差异性，因此是身份 验证的理想依据。其中利用人脸特征又是最自然直接的手段，相比其他生物特征， 它具有直接、友好、方便的特点，易于为用户接受。从而，人脸识别吸引了越来 越多来自计算机视觉和信号处理等领域的关注，成为模式识别、图像处理等学科 的研究热点。
上传时间： 2017-07-15
上传用户：qiaoyue
基于非负矩阵分解（NMF）的人脸特征提取算法，NMF基本思想是找到一个线性子空间W，使的构成子空间的基本图像的像素点都是正值，而且人脸图像在子空间上的投影系数也是正数
上传时间： 2014-01-12
上传用户：moerwang
I=imread('fig1.jpg');%从D盘名为myimages的文件夹中读取。格式为jpg的图像文件chost J=imnoise(I,'salt & pepper',0.02);%给图像加入均值为0，方差为0.02的淑盐噪声 subplot(2,4,1); imshow(I); title('原始图像'); subplot(2,4,2); imshow(J); title('加入椒盐噪声之后的图像'); %h=ones(3,3)/9; %产生3 × 3的全1数组 %B=conv2(J,h); %卷积运算 %采用MATLAB中的函数对噪声干扰的图像进行滤波 Q=wiener2(J,[3 3]); %对加噪图像进行二维自适应维纳滤波 P=filter2(fspecial('average',3),J)/255; %均值滤波模板尺寸为3 K1=medfilt2(J,[3 3]); %进行3 × 3模板的中值滤波 K2= medfilt2(J,[5 5]); %进行5 × 5模板的中值滤波 K3= medfilt2(J,[7 7]); %进行7 × 7模板的中值滤波 K4= medfilt2(J,[9 9]); %进行9 × 9模板的中值滤波 %显示滤波后的图像及标题 subplot(2,4,3); imshow(Q); title('3 × 3模板维纳滤波后的图像'); subplot(2,4,4); imshow(P); title('3 × 3模板均值滤波后的图像'); subplot(2,4,5); imshow(K1); title('3 × 3模板的中值滤波的图像'); subplot(2,4,6); imshow(K2); title('5 × 5模板的中值滤波的图像'); subplot(2,4, 7); imshow(K3); title('7 × 7模板的中值滤波的图像'); subplot(2,4,8); imshow(K4); title('9 × 9模板的中值滤波的图像');
上传时间： 2016-06-02
上传用户：wxcr_1
人脸检测是人脸分析的首要环节，其处理的问题是确认图像（或影像）中是 否存在人脸，如果存在则对人脸进行定位。人脸检测的应用领域相当广泛，是实 现机器智能化的重要步骤之一。 AdaBoost 算法是 1995 年提出的一种快速人脸检测算法，是人脸检测领域里 程碑式的进步，这种算法根据弱学习的反馈，适应性地调整假设的错误率，使在 效率不降低的情况下，检测正确率得到了很大的提高。 本论文第一章和第二章简述了人脸检测的一般情况，第三章对一些人脸检测 的经典方法进行了说明。 第四章讲述了 AdaBoost 算法的发展历史。从 PCA 学习模型到弱学习和强 学习相互关系的论证，再到 Boosting 算法的最终提出，阐述了 Adaptive Boosting 算法的发展脉络。 第五章对影响 AdaBoost 人脸检测训练算法速度的至关重要的两方面：矩形 特征和积分图的概念和理论进行了仔细的阐明。 第六章给出了 AdaBoost 的算法，并深入探讨了其中的一些关键问题——弱 学习器的构造、选取等问题。 最后一章，用编写的实现了 AdaBoost 算法的 FáDèt 程序，给出了相应的 人脸检测实验结果，并和 Viola 等人的结果做了比较。
上传时间： 2018-01-29
上传用户：dragon000008
将图片转化为double数据类型，再利用T=dctmtx(8)建立一个8*8的DCT变换矩阵。将图片分割为8*8的小块，分别对小块进行各自的DCT变换。变换的矩阵可调用函数dctmtx，得到余弦基函数作为变换基T。T*B*T’是变换的操作，得到DCT变换系数矩阵。接着按照实验要求，将 DCT 系数矩阵中值小于给定阈值的元素置为 0。这样就完成了DCT变换。进行逆变换时，直接用T’*B*T得到结果矩阵，转化为图像形式
标签： MATLAB
上传时间： 2020-07-07
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随着信息技术的发展以及嵌入式、人脸识别、计算机网络等技术的提高，人们正在感受着科技带来的便利和益处。 该系统通过摄像头获取人脸图像,在后台应用系统完成图像识别,然后给单片机发送命令来控制门禁系统。软件上首先利用小波变换对人脸图像进行2次小波分解,然后对低频分量进行离散余弦变换(DCT)提取特征值,最后利用欧氏距离和最近邻分类器进行识别。采用OpenCV人脸识别算法进行处理输出。达到该系统构建简单、方便,识别速度快且准确率较高。 本文主要介绍了基于人脸识别算法的门禁系统的设计与实现。在对人脸识别算法研究的基础上，进一步对整个门禁系统设计与实现进行了详细阐述。主要内容包含以下几点： 1．简单的介绍了课题研究的背景、目的及意义，介绍了人脸识别的背景，阐述了国内外人脸识别的现状以及人脸识别的难点，还介绍了相关的技术。 2．人脸识别算法的研究：主要对Gabor滤波算法、K-L变换算法、Haar特征提取算法这三种特征提取算法进行了详细介绍，也对PCA和LDA这两种人脸识别算法进行了详细的阐述和实验的对比。 3．门禁系统的设计与实现：从需求分析入手对系统的总体模式、总体结果、功能模块、数据库设计等各部分进行了简单的介绍。 4．系统的测试：在对核心算法人脸识别进行了详细的研究以及整个门禁系统的设计和实现结束后，对于整合实现的系统，进行了详细的测试，并给出了功能测试报告和性能测试报告。 本文设计的基于人脸识别的门禁系统，在一定程度上可以较好的识别人脸.
上传时间： 2022-05-28
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精通VisualC++数字图像模式识别技术及工程实践（第二版）PDF -- 张宏林编 人民邮电出版社 第1章 绪论 第2章 模式识别中的基本决策方法 第3章 常用的模型和算法介绍 第4章 常用搜索算法 第5章 联机字符识别 第6章 脱机字符识别 第7章 在线签名鉴定 第8章 离线签名鉴定 第9章 人脸的检测与定位 第10章 车牌识别技术 第11章 印章识别 第12章 图像的纹理分析方法
标签： Visual C++ 数字图像模式识别技术
上传时间： 2022-07-09
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ORL人脸库（Olivetti Research Laboratory人脸数据库），诞生于英国剑桥Olivetti实验室。ORL人脸数据库由该实验室从1992年4月到1994年4月期间拍摄的一系列人脸图像组成，共有40个不同年龄、不同性别和不同种族的对象。每个人10幅图像共计400幅灰度图像组成，图像尺寸是92×112，图像背景为黑色。其中人脸部分表情和细节均有变化，例如笑与不笑、眼睛睁着或闭着，戴或不戴眼镜等，人脸姿态也有变化，其深度旋转和平面旋转可达20度，人脸尺寸也有最多10%的变化。该库是目前使用最广泛的标准人脸数据库，特别是刚从事人脸识别研究的学生和初学者，研究ORL人脸库是个很好的开始。
标签： 数据库
上传时间： 2022-07-23
上传用户：qingfengchizhu
本文的目的是把嵌入式技术与计算机网络技术相结合，构造一个性能稳定且具有较强处理能力的数字化远程视频监控系统。该监控系统以嵌入式Linux系统平台作为服务器端，服务器程序在其上以后台方式运行，等待监控系统环境中的客户机使用浏览器向其发送访问请求，实现在局域网乃至Internet网上对摄像头的远程控制。文中把系统设计分为三大部分：系统硬件设计、嵌入式Linux在硬件平台的实现和系统软件设计。硬件设计部分首先提出了整个硬件系统的实现方案，接着详细介绍了S3C2410处理器与存储器、以太网控制器芯片以及USB和串口的接口电路设计；第二部分详细叙述了嵌入式Linux在本系统硬件平台的移植实现及应用程序的开发特点，重点讲述了本系统平台上Linux的引导加载程序Bootloader的设计过程；系统软件部分首先介绍了USB接口摄像头驱动在嵌入式Linux 下的实现，重点讲述了Video4Linux下视频采集的实现，接着论述了如何实现图像的JPEG压缩，最后针对基于B/S模式的网络通信系统结构，详细阐述了网络通信的具体实现过程和方法。
上传时间： 2022-07-24
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智能机器人硬件功能模块介绍1.核心控制板：raspberry b+（树莓派B+）：一种卡片式电脑。树莓派是只有信用卡大小的卡片式电脑，其系统基于Linux。截止至2012年6月1日，树莓派只有A和B两个型号，主要区别：A型：1个USB、无有线网络接口、功率2.5W,500mA、256MB RAM；B型：2个USB、支持有线网络、功率3.5W，700mA、512MB RAM。2.底层电路驱动芯片：Arduino 。Mega2560的处理器核心是ATmega2560，同时具有54路数字输入/输出口（其中16路可作为PWM输出），16路模拟输入，4路UART接口，一个16MHz晶体振荡器，一个USB口，一个电源插座，一个ICSP header和一个复位按钮。Arduino Mega2560也能兼容为Arduino UNO设计的扩展板。3.底层硬件：驱动电路、控制电路 包括（ln298、hc-06蓝牙模块、舵机、摄像头、麦克风、无线网卡、电机、地盘、传感器若干、材料等） 4.工作原理：树莓派用来处理上层指令、运用大型代码、和代码整合等，例如：人脸识别、语音识别、邮件发送、环境数据上传到互联网、获取网络指令等。通过串口通讯和底层驱动芯片arduino进行交互，和数据传输。arduino则负责底层电路的驱动、环境检测、快速机动、预报处理等工作1.该项目中我们自主研发了一套无线充电设备，最大的转换效率可以达到40%，安装在机器人的底端，可以实现机器人长时间的工作而不需要人为去充电，解决了用户不在家机器人也能正常工作的问题。该项目已经获得了专利。
上传时间： 2022-07-25
上传用户：zhaiyawei
