2023年全國(guó)碩士研究生考試考研英語(yǔ)一試題真題(含答案詳解+作文范文)_第1頁(yè)
已閱讀1頁(yè),還剩64頁(yè)未讀 繼續(xù)免費(fèi)閱讀

下載本文檔

版權(quán)說(shuō)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(qǐng)進(jìn)行舉報(bào)或認(rèn)領(lǐng)

文檔簡(jiǎn)介

1、人臉識(shí)別技術(shù)是現(xiàn)今生物特征識(shí)別領(lǐng)域中最熱門的研究課題之一,它被普遍應(yīng)用于安防行業(yè)、人臉考勤系統(tǒng)、門禁系統(tǒng)等方面。本文針對(duì)人臉的幾何特征和數(shù)學(xué)特征進(jìn)行研究,其主要的貢獻(xiàn)包括:
 ?。?)針對(duì)眉毛的幾何特性,提出基于幾何特征的眉毛模型,該眉毛模型包括眉毛的面積、眉毛的長(zhǎng)度、平均寬度、眉毛的彎曲程度和眉毛的走向趨勢(shì)等幾何參數(shù),并且通過實(shí)驗(yàn)分析驗(yàn)證所提取的幾何參數(shù)的有效性。
 ?。?)提出了基于人臉臉型的人臉個(gè)性幾何特征提取方法,分

2、析研究人臉幾何特征的魯棒性,并對(duì)所提取的人臉個(gè)性幾何特征進(jìn)行實(shí)驗(yàn)統(tǒng)計(jì)分析,通過實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了提取的幾何特征的有效性。
 ?。?)提出一種新的基于圖像顯著性的多級(jí)加權(quán) LBP人臉識(shí)別算法。第一,為了充分應(yīng)用人臉的局部特征,提出了一種多級(jí)LBP特征人臉描述方法,即采用多級(jí)大小可變的窗口對(duì)人臉圖像進(jìn)行掃描,得到一系列的圖像塊,再計(jì)算每一圖像塊的LBP特征。第二,為了計(jì)算各個(gè)局部特征在人臉識(shí)別過程中的權(quán)值,提出一種基于圖像顯著性的局部特征權(quán)值

3、的計(jì)算方法,在人臉比對(duì)時(shí)根據(jù)計(jì)算得到的權(quán)值將每個(gè)LBP特征直方圖比對(duì)的相似度相加,得到最終的人臉相似度。實(shí)驗(yàn)表明,該算法相比原始LBP、PCA人臉識(shí)別算法,在AR、ORL以及YALE人臉庫(kù)上均獲得更高的識(shí)別率。
 ?。?)分別提出了眉毛幾何特征、人臉個(gè)性幾何特征以及數(shù)學(xué)特征在人臉比對(duì)時(shí)的比對(duì)策略,采用打分的機(jī)制記錄特征比對(duì)的結(jié)果。
 ?。?)為了實(shí)現(xiàn)人臉幾何特征與數(shù)學(xué)特征相融合的人臉識(shí)別算法,提出了基于權(quán)值的幾何特征與數(shù)學(xué)特

溫馨提示

  • 1. 本站所有資源如無(wú)特殊說(shuō)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(qǐng)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(qǐng)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(yè)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(kù)僅提供信息存儲(chǔ)空間,僅對(duì)用戶上傳內(nèi)容的表現(xiàn)方式做保護(hù)處理,對(duì)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(duì)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(qǐng)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(duì)自己和他人造成任何形式的傷害或損失。

評(píng)論

0/150

提交評(píng)論