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人脸识别算法

人脸识别算法是指在检测到人脸并定位面部关键特征点之后,主要的人脸区域就可以被裁剪出来,经过预处理之后,馈入后端的识别算法。识别算法要完成人脸特征的提取,并与库存的已知人脸进行比对,完成最终的分类。2014年3月,香港中文大学信息工程系主任汤晓鸥团队发布研究成果,基于原创的人脸识别算法,准确率达到98.52%,首次超越人眼识别能力(97.53%)[1]。
  • 3鲁棒语音识别技术的研究.kdh 鲁棒语音识别技术是语音识别系统从实验室理论走向实际应用的关键性 技术之一

    3鲁棒语音识别技术的研究.kdh 鲁棒语音识别技术是语音识别系统从实验室理论走向实际应用的关键性 技术之一,其研究的主要目的是解决训练环境与应用环境之间失配所造成的识 别率下降问题,本文在总结和分析现有多种鲁棒性识别算法的基础上,主要针 对加性噪声的影响,在语音增强、基音提取、端点检测、鲁棒特征参数的选择 等方面进行了深入地研究和探讨。

    标签: kdh 鲁棒 语音识别技术 实验室

    上传时间: 2013-12-11

    上传用户:stewart·

  • matlab实现人脸检测

    matlab实现人脸检测,基于PCA实现,可以实现人脸识别

    标签: matlab 人脸检测

    上传时间: 2017-09-15

    上传用户:change0329

  • 一种很重要的非监督降维方法

    一种很重要的非监督降维方法,是流形学习算法Laplacian Eigenmap 的线性化方法,在人脸识别中效果非常好。

    标签: 降维

    上传时间: 2014-11-24

    上传用户:wang0123456789

  • 在交通收费和路口监控等车牌识别应用中,纯粹依靠PC机通常难以达到实时性,应用受到了限制, 在将DSP引入到车牌识别应用系统后,此问题可得到较好解决。本DSP系统以TIC6201 DSP处理器为核心,

    在交通收费和路口监控等车牌识别应用中,纯粹依靠PC机通常难以达到实时性,应用受到了限制, 在将DSP引入到车牌识别应用系统后,此问题可得到较好解决。本DSP系统以TIC6201 DSP处理器为核心,配置 SAA7111A视频解码芯片SAA7111A作为图像输入通道,使用PCI2040实现了DSP以PCI接口方式与PC的通信。 在此系统中,DSP运行识别算法,然后将识别结果通过PCI接口传输给PC供PC进行显示和管理。整个系统计算 分布合理,实时性强,极大提高了实用性

    标签: DSP 6201 TIC 车牌识别

    上传时间: 2014-12-07

    上传用户:kikye

  • 面部识别程序

    简单的面部识别程序,用于进行人脸识别,通过颜色标示出来

    标签: 识别

    上传时间: 2015-06-05

    上传用户:LuckYY

  • 人脸识别程序

    输入一张图片自动定位出人脸,准确的定位人脸,根据肤色确定人脸

    标签: MATLAB

    上传时间: 2015-07-15

    上传用户:Leerax

  • 人脸识别技术

    人脸训练opencv 利用自己带的训练器 利用正负样本训练自己的训练器

    标签: opencv

    上传时间: 2016-02-04

    上传用户:951515

  • adaboost人脸检测

    改进adaboost的人脸检测算法,有效缩短该算法运行时间

    标签: adaboost 人脸识别

    上传时间: 2016-02-27

    上传用户:wbz292623

  • 模式识别matlab工具箱

    模式识别matlab工具箱,包括SVM,ICA,PCA,NN等等模式识别算法,很有参考价值

    标签: matlab 模式识别 工具箱

    上传时间: 2016-12-25

    上传用户:wwwnada

  • OpenCV 3计算机视觉 Python语言实现(第二版).pdf

    OpenCV 3是一种先进的计算机视觉库,可以用于各种图像和视频处理操作,通过OpenCV 3 能很容易地实现一些有前景且功能先进的应用(比如:人脸识别或目标跟踪等)。理解与计算机视觉相关的算法、模型以及OpenCV 3 API背后的基本概念,有助于开发现实世界中的各种应用程序(比如:安全和监视领域的工具)。本书将从图像处理的基本操作出发,带你开启先进计算机视觉概念的探索之旅。计算机视觉是一个快速发展的学科,在现实生活中,它的应用增长得非常快,因此写作本书的目的是为了帮助计算机视觉领域的新手和想要了解全新的OpenCV 3.0.0的计算机视觉专家。通过阅读本书,你将学到:安装和熟练使用基于Python的OpenCV 3的API掌握图像处理和视频分析的基础知识在图像和视频中检测和识别目标使用OpenCV检测和识别人脸训练和使用自己的对象分类器了解计算机视觉中的机器学习概念使用OpenCV的人工神经网络来解决实际问题开发现实生活中的计算机视觉应用

    标签: opencv 计算机视觉 python

    上传时间: 2022-05-14

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