头肩的定位检测采用了Haar特征和HOG特征的层级分类方法,并根据头肩的对称性特点,提出了一种称为Joint HOG的组合型特征。通过Haar分类器滤除大部分负样本后,接着用HOG进行精细的验证从而得到头肩目标框。实验表明,本文的方法取得了80%~90%的准确率,并且完全可以用于实时处理。
上传时间: 2013-11-13
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在深入的对频谱脸法和Fisherface方法进行研究后,综合这两种方法的优点,提出了一种基于频谱脸和Fisherface的人脸识别新方法。频谱脸方法主要是采用二维小波变换和傅立叶变换。因为人脸图像的低频部分对人脸的表情变化是不敏感的,所以对人脸图像使用二维小波变换,提取人脸图像的低频部分。对人脸图像的低频部分使用傅立叶变换,从而获得原人像的一个低维空间的表达。但是频谱脸特征维数仍然较高,所以在频谱脸法的基础上继续提取人脸频谱图像的Fisherface 特征,降低特征的维数,提高识别效率。利用人脸面部构造产生的灰度特性提取眼睛,利用嘴唇的色度特征分割出嘴巴,进而根据眼睛和嘴巴构成三角形模板的特性,精确定位人脸在图像中的位置。实验结果表明,这种结合肤色和面部特征的算法,能够对人脸进行较快速、准确的定位,而且结果比较稳定可靠。
上传时间: 2013-10-09
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特征值和特征向量的计算,每种算法都用c++以函数形式实现
上传时间: 2015-01-12
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java安全的api和java安全的特征
上传时间: 2014-01-09
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矩阵特征值与特征向量的计算
上传时间: 2015-02-02
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特征提取技术。这种技术以传统的建模方式为前提,对于产生的模型的几何、拓扑等信息加以分析以提取其特征信息,这种技术一般多采用人工智能及模式识别等方面的知识。
上传时间: 2015-02-12
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雅可比过关法求实对称矩阵特征值与特征向量
上传时间: 2014-01-13
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求解矩阵的最大最小特征值及对应的特征向量,以及计算条件数
上传时间: 2015-02-14
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使用冥法求特征值和特征向量。
上传时间: 2015-02-27
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使用反冥法算特征值和特征向量的算法。
上传时间: 2015-02-27
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