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基于DSP的人臉識(shí)別系統(tǒng)設(shè)計(jì)

  • 基于DSP的人臉識(shí)別系統(tǒng)設(shè)計(jì),摘要:介紹了以DSP為核心的實(shí)時(shí)人臉識(shí)別系統(tǒng)設(shè)計(jì)。通過(guò)對(duì)視頻制式組成的充分學(xué)習(xí),設(shè)計(jì)了包括圖像采集編碼、CPLD控制存儲(chǔ)器存取切換系統(tǒng),以及圖像編碼輸出在內(nèi)的硬件平臺(tái)。在軟件設(shè)計(jì)過(guò)程中,分別設(shè)計(jì)了自動(dòng)采集樣本
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基于CBIR技術(shù)的手機(jī)人臉識(shí)別系統(tǒng)設(shè)計(jì)

  • 狹義的人臉識(shí)別(Face Recognition)特指通過(guò)人物面部進(jìn)行身份確認(rèn)或身份查找。目前,人臉識(shí)別技術(shù)已趨成熟,不同類型的商用系統(tǒng)已投入使用。人臉識(shí)別系統(tǒng)通過(guò)建立自動(dòng)人臉識(shí)別報(bào)警網(wǎng)絡(luò),對(duì)特定區(qū)域的特定人員進(jìn)
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基于Gabor小波與RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的人臉識(shí)別新方法

  • 在人臉識(shí)別中,高維、小樣本是一個(gè)問(wèn)題。對(duì)此,提出了一種基于Gabor小波與徑向基函數(shù)(RBF)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的人臉識(shí)別方法。首先對(duì)人臉進(jìn)行Gabor濾波,選取有效的Gabor組合。進(jìn)行小波分解,獲取低頻圖像,構(gòu)造特征矢量,采用主分量分析降低特征維數(shù)。接著,提出了一種聚類方法用于確定RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)和初值,采用混合學(xué)習(xí)法訓(xùn)練RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。用ORL人臉庫(kù)進(jìn)行試驗(yàn),結(jié)果表明本文提出的方法具有優(yōu)秀的學(xué)習(xí)效率和識(shí)別效果。
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基于PCA算法的人臉識(shí)別研究

  • 基于PCA算法的人臉識(shí)別研究,1 人臉識(shí)別的發(fā)展及現(xiàn)狀
    人臉識(shí)別的研究已經(jīng)有很長(zhǎng)的歷史,在19世紀(jì),法國(guó)人Galton就曾對(duì)此問(wèn)題進(jìn)行了研究,他用一組數(shù)字代表不同的人臉側(cè)面特征來(lái)實(shí)現(xiàn)對(duì)人臉側(cè)面圖像的識(shí)別。國(guó)內(nèi)外對(duì)于人臉識(shí)別的研究發(fā)展,分
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基于本征空間的多姿態(tài)人臉識(shí)別方法

  • 基于本征空間的多姿態(tài)人臉識(shí)別方法,O 引 言
    人類利用生物特征識(shí)別的歷史可追溯到古代埃及人通過(guò)測(cè)量人體各部位的尺寸來(lái)進(jìn)行身份鑒別,現(xiàn)代生物識(shí)別技術(shù)始于上世紀(jì)70年代中期,目前已經(jīng)成為發(fā)達(dá)國(guó)家普遍重視并大力發(fā)展的關(guān)鍵技術(shù)和產(chǎn)業(yè)。在生物認(rèn)證
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人臉介紹

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