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人工智能/神经网络 FISHERFACES FOR FACE RECOGNITION
FISHERFACES FOR FACE RECOGNITION
电子书籍 Eigenfaces vs. Fisherfaces Recognition
Eigenfaces vs. Fisherfaces Recognition
数值算法/人工智能 现有的代数特征的抽取方法绝大多数采用一维的方法
现有的代数特征的抽取方法绝大多数采用一维的方法，即首先将图像转换为一维向量，再用主分量分析（PCA）,Fisher线性鉴别分析（LDA）,Fisherfaces式核主分量分析（KPCA）等方法抽取特征，然后用适合的分类器分类。针对一维方法维数过高，计算量大，协方差矩阵常常是奇异矩阵等不足，提出了二维的图像特征抽取方法，计算量小 ...
技术资料 基于分数阶傅里叶变换的人脸识别
1.本文提出了基于局部分数阶傅里叶变换直方图序列的人脸描述识别算法。鉴于分数阶傅里叶变换和局部二值模式（Local binary pattern，LBP）对光照、噪声等因素的鲁棒性，很好地提高了人脸识别率。首先，对一张人脸图像2D-FrFT和LBP编码分数阶域的幅度和相位；其次，编码后纹理图划为无重叠的区域和统计每个区域的直方图，最 ...