Raphael 则利用多层神经网络,通过 CGM 及 MLP 实现了迅速和精准的人脸检测, 且该方式可以运用到网页端的人脸图像检索中。 Shang-Hung Lin 等人利用神经网络建构了一个较为完整的人脸识别系统。三个 基于概率决策神经网络构成了这个系统,有人眼睛定位,人脸的检测和对人脸识别 的功能。 除以上之外,Mohamed 还提出了基...
主成分分析(PCA)通过提取高维度的人脸图像的主元,使得图像在低 维度空间中被处理来降低了图像处理的难度。由于其有效的解决了图像空间维数过高 的问题,已经成为人脸识别领域非常重要的理论。本文研究的就是基于 PCA 的人脸识 别算法的实现。 本文按照完整人脸识别流程来分析基于 PCA 的人脸识别算法实现的性能。首先使...
PCA可以用于人脸识别,即特征脸方法。PCA用于人脸识别的大体思路如下所述。 假设图片库中图片数为n,图片数据量为d=M*N 训练流程: 1,把图片库中的所有图片转化为灰度图片,然后形成n*d大小的矩阵X; 2,计算d维均值m,计算X中每个样本减去均值后的矩阵Y(n*d大小); 3,使用PCA生成维数为n*k维的方阵A(k<=n-1...
基于PCA和线性判别的人脸识别系统,系统借助OpenCV函数库实现了基于Haarlike特征和AdaBoost算法的人脸检测;提出了主成分分析PCA和线性判别分析LDA相结合的人脸识别算法,既避免了主成分分析方法对图像信息不分主次,忽视类别信息的缺陷,又降低了线性判别分析算法高运算量导致的大误差,小样本的局限性;实现了一个简单方便的...
摘要 主成成份分析(PCA)方法是人脸识别技术中常用的一种一维特征抽取方法。传统PCA方法用于人脸识别常常面临图像维数高,直接计算量的问题。为了解决这2个问题,人们对PCA进行了改进,提出并实现了多种基于PCA的人脸识别。对3种基于PCA的... 关键词 PCA;人脸...
基于模块C-2DPCA算法的人脸识别方法
二维pca是近年来提出的一种有效特征提取方法,已经在人脸识别中获得了成功的应用。二维pca在保留主要识别信息的前提下,实现了人脸特征的提取和图像的降维。和传统特征提取方法相比,二维pca在图像特征提取上更加简单和直观,特征提取速度也得到提高。 1人脸识别流程 本文的实验是在英国剑桥大学提供的orl人脸库上进行的,库...
1.算法仿真效果 matlab2022a仿真结果如下: 2.算法涉及理论知识概要 人脸识别系统的研究始于20世纪60年代,80年代后随着计算机技术和光学成像技术的发展得到提高,而真正进入初级的应用阶段则在90年后期,并且以美国、德国和日本的技术实现为主;人脸识别系统成功的关键在于
一种基于人脸核心特征的PCA人脸识别算法及应用 传统的PCA人脸识别算法是直接从图像中提取人脸进行识别,由于人脸的大小,角度,光照等原因导致识别率低.本文提出的基于人脸核心特征的人脸识别算法是通过人脸核心特征,... 李冠楠,李强 - 《电子器件》 被引量: 50发表: 2012年 基于特征融合的三维人脸识别 针对单一的人脸...
在人脸识别技术中,基于PCA(Principal Component Analysis,主成分分析)和LDA(Linear Discriminant Analysis,线性判别分析)的改进算法已经成为了当前的主流技术,能够在一定程度上提高人脸识别的准确性和稳定性。 一、 PCA和LDA的基本原理 PCA是一种常用的数据降维技术,通过线性变换将原始数据映射到一个新的空间中,使得变换...