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(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)屬于生物特征識(shí)別技術(shù)中的一種,相較于其他的生物特征識(shí)別技術(shù),人臉識(shí)別技術(shù)由于其所具有的非侵入性、便捷性、安全性等優(yōu)勢(shì)正越來越廣泛地應(yīng)用于安全、金融、軍事等重要領(lǐng)域。經(jīng)過幾十年的發(fā)展,人臉識(shí)別技術(shù)無(wú)論是在理論方面還是在實(shí)際應(yīng)用方面都取得了重大的進(jìn)展,許多成熟的、智能化的人臉識(shí)別系統(tǒng)也已經(jīng)實(shí)現(xiàn)了廣泛的商業(yè)化應(yīng)用。但是,隨著社會(huì)的快速發(fā)展,各方面對(duì)技術(shù)進(jìn)步的要求越來越高,自然,對(duì)于人臉識(shí)別這一領(lǐng)域來說也不例外,許多場(chǎng)合中對(duì)人臉識(shí)別
2、系統(tǒng)的精度和其他要求也越來越高,比如在一些特殊的場(chǎng)合,每個(gè)人只有一張人臉照片,也就是說只有一幅人臉訓(xùn)練樣本,在這樣的情況下,傳統(tǒng)的人臉識(shí)別技術(shù)面臨著識(shí)別率嚴(yán)重下降甚至根本無(wú)法識(shí)別的問題,這就是近年來出現(xiàn)的單訓(xùn)練樣本的人臉識(shí)別問題,因此,研究單樣本人臉識(shí)別問題,在理論上和實(shí)踐上都是具有重要意義的。
單訓(xùn)練樣本的人臉識(shí)別技術(shù)目前主要存在兩個(gè)方面的難點(diǎn):一是訓(xùn)練樣本極端缺少,每人只有一幅訓(xùn)練圖片,在這樣的情況下要提取特征是相對(duì)困難的
3、;二是模式多變,也就是待識(shí)別的人臉照片可能存在姿態(tài)、表情、光照、背景等多個(gè)模式的變化,導(dǎo)致單樣本的識(shí)別率不高。因此,針對(duì)這兩個(gè)問題,本文開展了相關(guān)的研究和分析,主要做了以下的一些工作:
(1)針對(duì)模式變化問題,研究了基于虛擬信息的人臉樣本擴(kuò)充方法,并提出了樣本擴(kuò)充的方案。在人臉圖像預(yù)處理階段,針對(duì)幾何和光照做了一些處理,以保證訓(xùn)練樣本的統(tǒng)一性。
(2)在特征提取方面,分析了相關(guān)的特征提取手段,選擇了更為適合單樣本條件
溫馨提示
- 1. 本站所有資源如無(wú)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(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。
最新文檔
- 單樣本人臉識(shí)別方法的研究.pdf
- 單樣本人臉識(shí)別方法研究.pdf
- 非理想狀態(tài)的單樣本人臉識(shí)別方法.pdf
- 基于主分量分析的單樣本人臉識(shí)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(shí)別方法研究.pdf
- 單樣本人臉識(shí)別算法研究.pdf
- 基于遷移學(xué)習(xí)的單樣本人臉識(shí)別.pdf
- 基于稀疏理論的單樣本人臉識(shí)別研究.pdf
- 小樣本人臉圖像特征抽取和識(shí)別方法研究.pdf
- 基于LDA和CRC的單樣本人臉識(shí)別算法研究.pdf
- 基于樣本擴(kuò)充的小樣本人臉識(shí)別研究.pdf
- 基于虛擬圖像生成與融合HMM的單樣本人臉識(shí)別技術(shù)研究.pdf
- 基于Gabor小波變換的單樣本人臉識(shí)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(shí)別研究.pdf
- 基于多流形判別分析的單樣本人臉識(shí)別研究.pdf
- 基于多層投票的單樣本人臉識(shí)別算法研究與應(yīng)用.pdf
- 復(fù)雜環(huán)境下的單樣本人臉識(shí)別算法研究.pdf
- 復(fù)雜光照變化的單樣本人臉識(shí)別方法研究及在駕駛員辨識(shí)中的應(yīng)用.pdf
- 基于LBP與2DPCA的單樣本人臉識(shí)別算法研究.pdf
- 基于單樣本的人臉識(shí)別研究.pdf
評(píng)論
0/150
提交評(píng)論