已閱讀1頁，還剩47頁未讀， 繼續(xù)免費(fèi)閱讀
版權(quán)說明：本文檔由用戶提供并上傳，收益歸屬內(nèi)容提供方，若內(nèi)容存在侵權(quán)，請進(jìn)行舉報(bào)或認(rèn)領(lǐng)
文檔簡介
1、隨著信息技術(shù)的高速發(fā)展，人臉識(shí)別技術(shù)已成為模式識(shí)別領(lǐng)域的一個(gè)重要組成部分，對身份識(shí)別認(rèn)證有著非常重要的作用。人臉識(shí)別擁有更安全、更可靠和更有效的優(yōu)點(diǎn)，已被應(yīng)用到很多領(lǐng)域。
人臉識(shí)別主要由人臉檢測，圖像預(yù)處理，特征提取和分類識(shí)別四部分組成。本文研究所用的圖像均是包含人臉的圖像，不需要進(jìn)行人臉檢測。本文的圖像預(yù)處理工作采用了尺度歸一化和灰度歸一化方法。特征提取過程中首先利用小波變換進(jìn)行人臉主要信息的提取，然后采用PCA方法提取
2、人臉圖像的全局特征，整個(gè)過程既有效提取了人臉的主要特征，又降低了圖像維數(shù)，還可去除部分干擾信息。在分類識(shí)別階段，本文提出了基于相關(guān)向量機(jī)(RelevanceVectorMachine，RVM)算法的多分類器，并對“一對一”多分類方法進(jìn)行了改進(jìn)。
相關(guān)向量機(jī)是2000年由MicnaclE.Tipping最早提出的一種機(jī)器學(xué)習(xí)算法，該方法基于貝葉斯估計(jì)理論，適用于回歸和分類問題，具有良好的泛化性能和推廣能力。自誕生之日起，RV
溫馨提示
- 1. 本站所有資源如無特殊說明，都需要本地電腦安裝OFFICE2007和PDF閱讀器。圖紙軟件為CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.壓縮文件請下載最新的WinRAR軟件解壓。
- 2. 本站的文檔不包含任何第三方提供的附件圖紙等，如果需要附件，請聯(lián)系上傳者。文件的所有權(quán)益歸上傳用戶所有。
- 3. 本站RAR壓縮包中若帶圖紙，網(wǎng)頁內(nèi)容里面會(huì)有圖紙預(yù)覽，若沒有圖紙預(yù)覽就沒有圖紙。
- 4. 未經(jīng)權(quán)益所有人同意不得將文件中的內(nèi)容挪作商業(yè)或盈利用途。
- 5. 眾賞文庫僅提供信息存儲(chǔ)空間，僅對用戶上傳內(nèi)容的表現(xiàn)方式做保護(hù)處理，對用戶上傳分享的文檔內(nèi)容本身不做任何修改或編輯，并不能對任何下載內(nèi)容負(fù)責(zé)。
- 6. 下載文件中如有侵權(quán)或不適當(dāng)內(nèi)容，請與我們聯(lián)系，我們立即糾正。
- 7. 本站不保證下載資源的準(zhǔn)確性、安全性和完整性, 同時(shí)也不承擔(dān)用戶因使用這些下載資源對自己和他人造成任何形式的傷害或損失。
最新文檔
- 基于LPP算法的人臉識(shí)別技術(shù)研究.pdf
- 基于kinect的人臉識(shí)別技術(shù)研究.pdf
- 基于SVM的人臉識(shí)別技術(shù)研究.pdf
- 基于Adaboost算法的人臉檢測與識(shí)別技術(shù)研究.pdf
- 基于LDA的人臉識(shí)別技術(shù)研究.pdf
- 基于統(tǒng)計(jì)的人臉識(shí)別技術(shù)研究.pdf
- 基于膚色的人臉識(shí)別技術(shù)研究.pdf
- 基于Gabor變換的人臉識(shí)別技術(shù)研究.pdf
- 基于子空間的人臉識(shí)別技術(shù)研究.pdf
- 基于Android平臺(tái)的人臉識(shí)別技術(shù)研究.pdf
- 基于Contourlet變換的人臉識(shí)別技術(shù)研究.pdf
- 基于深度學(xué)習(xí)的人臉識(shí)別技術(shù)研究.pdf
- 基于相位譜的人臉識(shí)別技術(shù)研究.pdf
- 基于統(tǒng)計(jì)的人臉識(shí)別算法研究.pdf
- 基于統(tǒng)計(jì)特征的人臉識(shí)別技術(shù)研究.pdf
- 基于Shearlet變換的人臉識(shí)別技術(shù)研究.pdf
- 基于面部特征的人臉識(shí)別技術(shù)研究.pdf
- 基于HMM的人臉識(shí)別算法研究.pdf
- 基于Gabor變換與遺傳算法的人臉識(shí)別技術(shù)研究.pdf
- 基于加權(quán)小波分解的人臉識(shí)別的人臉識(shí)別算法研究.pdf
評論
0/150
提交評論