已閱讀1頁，還剩64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、在過去的幾十年間，人臉識別作為人工智能領(lǐng)域中的重要研究課題，得到了廣泛的關(guān)注和研究。本文研究單樣本人臉識別問題，從“構(gòu)造虛擬樣本”入手，針對姿態(tài)、光照和表情等可變因素而尋求不同的解決途徑。本文主要的創(chuàng)新和研究工作總結(jié)如下：
(1)針對多姿態(tài)人臉識別問題，提出了一種可合成不同姿態(tài)人臉圖像的方法，并利用離散小波變換濾除人臉圖像中因表情變化和遮擋而帶來的高頻信息，在ORL人臉數(shù)據(jù)庫上的實(shí)驗(yàn)結(jié)果驗(yàn)證了所提出方法的有效性。
(
2、2)鑒于Gabor特征和LBP特征對表情、光照變化比較魯棒，引入互信息作為LGBP圖譜相似性的度量。實(shí)驗(yàn)表明，該方法相對于PCA、LPS、LGBPHS等方法在表情、光照變化下的識別性能有不同程度的改善。
(3)提出了單圖像重采樣子空間方法。通過“間隔重采樣”為每幅圖像構(gòu)造虛擬圖像，之后為每幅圖像建立子空間并使用子空間距離進(jìn)行分類。實(shí)驗(yàn)證明，該方法具有較好的光照魯棒性和表情魯棒性。
(4)在傳統(tǒng)k近鄰算法的基礎(chǔ)上，通過
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
- 單樣本人臉識別方法研究.pdf
- 非理想狀態(tài)的單樣本人臉識別方法.pdf
- 基于虛擬信息的單樣本人臉識別方法研究.pdf
- 基于主分量分析的單樣本人臉識別方法研究.pdf
- 基于多視圖流形鑒別學(xué)習(xí)的單樣本人臉識別方法研究.pdf
- 單樣本人臉識別算法研究.pdf
- 小樣本人臉圖像特征抽取和識別方法研究.pdf
- 基于遷移學(xué)習(xí)的單樣本人臉識別.pdf
- 基于稀疏理論的單樣本人臉識別研究.pdf
- 復(fù)雜環(huán)境下的單樣本人臉識別算法研究.pdf
- 基于LDA和CRC的單樣本人臉識別算法研究.pdf
- 復(fù)雜光照變化的單樣本人臉識別方法研究及在駕駛員辨識中的應(yīng)用.pdf
- 基于樣本擴(kuò)充的小樣本人臉識別研究.pdf
- 基于Gabor小波變換的單樣本人臉識別算法研究.pdf
- 基于集成學(xué)習(xí)模型的單樣本人臉圖像識別研究.pdf
- 基于多流形判別分析的單樣本人臉識別研究.pdf
- 基于多層投票的單樣本人臉識別算法研究與應(yīng)用.pdf
- 小樣本人臉圖像識別研究.pdf
- 基于LBP與2DPCA的單樣本人臉識別算法研究.pdf
- 人臉識別方法研究.pdf
評論
0/150
提交評論