【关键词】人脸检测;Haar特征;小波融合;单样本;人脸识别; 【Key words】Face Detection;Haar Features;Wavelet Fusion;Single-Sample;Face Recognition; 【索购论文全文】 138113721 139938848即付即发 目录 摘要5-6 Abstract 6-7 第一章绪论10-17 1.1人脸识别技术的研究背景及意义10-11 1.2人脸识别技术的范畴与分类...
使用Haar小波变换进行了特征提取,通过采用K-means方法对小波特征数据进行聚类,实现了粗分类得到了小样本集虹膜图像; 结合虹膜的纹理特点,通过使用Log-Gabor滤波器提取虹膜局部纹理特征,量化编码后形成了虹膜特征模板;然后在得到的小样本集内通过汉明距离计算虹膜特征模板的相似度,完成对虹膜图像的识别。实验结果表明,提出的...
使用Haar小波变换进行了特征提取,通过采用K-means方法对小波特征数据进行聚类,实现了粗分类得到了小样本集虹膜图像; 结合虹膜的纹理特点,通过使用Log-Gabor滤波器提取虹膜局部纹理特征,量化编码后形成了虹膜特征模板;然后在得到的小样本集内通过汉明距离计算虹膜特征模板的相似度,完成对虹膜图像的识别。实验结果表明,提出的...
Viola和Jones两位大牛发表了经典的《Rapid Object Detection using a Boosted Cascade of Simple Features》【1】和《Robust Real-Time Face Detection》【2】,在AdaBoost算法的基础上,使用Haar-like小波特征和积分图方法进行人脸检测,他俩不是最早使用提出小波特征的,但是他们设计了针对人脸检测更有效的特征,并对Ada...
关于Haar小波的理论研究及应用,haar小波变换,haar小波,小波理论,小波分析理论,haar特征,haar like,haar分类器,haar like特征,opencv haar 文档格式: .pdf 文档大小: 1.87M 文档页数: 55页 顶/踩数: 0/0 收藏人数: 0 评论次数: 0 文档热度: 文档分类: ...
基于haar-like特征和adaboost分类器表情识别实时系统-信号与信息处理专业论文.docx,摘要在最近十年的计算机视觉研究领域中,关于人脸方向的图像处理及模式识别技术,如人脸检测,人脸跟踪,人脸识别,表情识别,以及不同方向上的头部姿势估计等研究逐渐成为该领域热门话题。
1. 1 Haar-like 特征值 基于Haar-like 特征值的 Adaboost 算法能够有 效地识别人脸和非人脸。判断一幅待检测图像是否 存在人脸,首先需要对人脸图像进行特征提取,再对 提取出来的人脸特征集和非人脸特征进行训练建立 分类器。VIOLA 等提出 Harr-like 小波特征对于倾 斜的脸部的姿态检测率较低,LIENHARR 等人给 出...
在2001年,Viola和Jones两位大牛发表了经典的《Rapid Object Detection using a Boosted Cascade of Simple Features》和《Robust Real-Time Face Detection》,在AdaBoost算法的基础上,使用Haar-like小波特征和积分图方法进行人脸检测,他俩不是最早使用提出小波特征的,但是他们设计了针对人脸检测更有效的特征,并对AdaBoost...
Haar-like特征可由下图表示: 每个特征由2~3个矩形组成,在这些小波示意图中,浅色区域表示“累加数据”,深色区域表示“减去该区域的数据”。分别检测边界、线、中心特征,这些特征可表示为: 其中, wi 为矩形的权,RectSum(ri) 为矩形 ri 所围图像的灰度积分, N 是组成 featurej 的矩形个数。
是的,在2001年,Viola和Jones两位大牛发表了经典的《Rapid Object Detection using a Boosted Cascade of SimpleFeatures》【1】和《Robust Real-Time Face Detection》【2】,在AdaBoost算法的基础上,使用Haar-like小波特征和积分图方法进行人脸检测,他俩不是最早使用提出小波特征的,但是他们设计了针对人脸检测更有效的...