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...
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...
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...
人脸识别技术是指利用分析比较的计算机技术识别人脸。人脸识别是一项热门的计算机技术研究领域,其中包括人脸追踪侦测,自动调整影像放大,夜间红外侦测,自动调整曝光强度等技术。 人脸识别技术属于生物特征识别技术,是对生物体(一般特指人)本身的生物特征来区分生物体个体。人脸识别技术是基于人的脸部特征,对输入的人脸图像或者...
基于PCA的人脸识别技术的研究 人脸识别是生物特征识别中一个活跃的研究领域,智能人脸识别软件技术对新时期的反恐和综合安全等具有重大意义。人脸识别系统以人的脸像作为识别身份的媒介,采用计算机... 齐兴敏 - 武汉理工大学 被引量: 69发表: 2007年 2DPCA-ICA算法在人脸识别中的应用 传统独立元分析(Independent Comp...
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...
本文将从理论基础、应用现状、算法原理和发展趋势四个方面来论述基于PCA和降维算法的人脸识别技术。 一、理论基础 人脸识别技术是一种复杂的技术,其基础为图像处理和模式识别。PCA与降维算法作为人脸识别技术中的重要算法,其背后有着坚实的理论基础。PCA全称为主成分分析,是一种常用的数据降维方法。其基本思想是通过...
人脸识别技术的研究内容主要包括人脸检测,人脸的规范化,特征提取,特征匹配等方面的内容.当人脸由于光照,面部表情发生较大变化,或者图像存在部分遮挡或模糊的情况下,其识别准确率会明显的降低,以及在海量数据下算法的速度问题是人脸识别技术亟待解决的难点,故此本文的主要工作如下: 1)本课题采用PCA-SIFT算子对人脸进行...
基于OLBP与PCA的人脸识别方法和系统专利信息由爱企查专利频道提供,基于OLBP与PCA的人脸识别方法和系统说明:本发明涉及一种基于OLBP与PCA的人脸识别方法和系统,本发明在LBP的基础上提出了OLBP算...专利查询请上爱企查
基于PCA和SVM提出了一种新的人脸分割法,将双眼,额头,鼻子,嘴等可以明显表征人脸的六类特征提取出来,舍弃双颊以及耳朵等特征量少的部位.融合上述人脸的特征识别结果,运用支持向量机的方法进行分类识别,实验结果表明,文章所提出的PCA与SVM融合的新的人脸分割方法能有效地对人脸进行分类,极大地提升识别率.关键词: 人脸...