本文的题目是基于分形和遗传算法的人脸识别方法，对有限人群提出一种采用分形特征和遗传聚类的识别方法: 将图像分成很多小区域, 分别计算各个区域的分形特征, 以充分利用图像二维信息 同一个模式有多个样本, 通过遗传算法进行聚类以得到最优解实现不变性识别. 最后采用ORL 人脸图像库的一组图像对比了新方法、本征脸法和自联想神经网络方法, 结果表明该方法的识别率, 与本征脸法相似, 比自联想神经网络高.
上传时间： 2013-12-13
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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
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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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
基于模拟画像识别的论文，应用PCA的方法将人脸图像转换为伪画像然后进行识别
上传时间： 2014-08-31
上传用户：kristycreasy
本书是作者八年MATLAB 使用经验的总结,精心设计的所有案例均来自于国内各大MATLAB技术论坛网友的切身需求,其中不少案例涉及的内容和求解方法在国内现已出版的MATLAB书籍中鲜有介绍。 本书首先针对MATLAB新版本特有的一些编程思想、高效的编程方法、新技术进行了较为详细的讨论,在此基础上,以大量案例介绍了MATLAB在科学计算中的应用。内容包括:MATLAB快速入门、重新认识矢量(向量)化编程、MATLAB处理海量数据、匿名函数类型介绍、嵌套函数类型介绍、积分以及积分方程求解案例、优化及非线性方程(组)求解案例、人脸图像压缩与重建案例、有关预测分类的案例、常微分方程(组)求解案例、层次分析法及其MATLAB实现、定时器及其应用。 本书可作为高等院校本科生、研究生MATLAB课程的辅助读物,也可作为从事科学计算和算法研究的科研人员的参考用书。
上传时间： 2016-04-22
上传用户：self947
·基于肤色分割的复杂背景图像的人脸检测
上传时间： 2013-04-24
上传用户：时代将军
一种新的彩色图像特征检测算法 -学术论文 - 图像图形网-机器视觉,数字水印,遥感,指纹,人脸识别,生物医学,神经网络,人工智能,GIS,小波变换
上传时间： 2013-12-23
上传用户：66666
人脸识别技术的几个主要研究方向,计算机人脸识别是指基于已知的人脸样本库,利用计算机分析图像和模式识别技术从静态或动态场景中,识别或验证一个或多个人脸。通常识别处理后可得到的基本信息包括人脸的位置、尺度和姿态信息。利用特征提取技术还可进一步抽取出更多的生物特征(如:种族、性别、年龄..) 。计算机人脸识别是目前一个非常活跃的研究课题，它可以广泛应用于保安系统、罪犯识别以及身份证明等重要场合。虽然人类对于人脸的识别能力很强，能够记住并辨识上千个不同的人脸，可是对于计算机则困难多了，其表现在：人脸表情丰富；人脸随年龄的增长而变化；发型、胡须、眼镜等装饰对人脸造成的影响；人脸所成图像受光照、成像角度以及成像距离等影响。
上传时间： 2014-01-09
上传用户：CSUSheep
人脸表情识别是模式识别领域中一个非常活跃的研究方向。人脸表情识别包括:从背景图像中检测人脸 在视频中对人脸进行跟踪 提取表情特征 表情识别。本文在人脸表情识别的四个主要环节上均进行了研究工作。
上传时间： 2015-12-29
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