

已閱讀1頁,還剩57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)行舉報或認(rèn)領(lǐng)
文檔簡介
1、人臉識別是最近幾年國際上圖像處理和模式識別的研究熱點(diǎn)之一。它有著其他生物特征識別方法所不具有的優(yōu)點(diǎn),如甄別直觀、安全性高、使用條件簡單等。人臉識別已經(jīng)得到了科研領(lǐng)域的充分重視并取得了一定的應(yīng)用成果。 本文討論了Gabor小波特征在人臉識別中的應(yīng)用以及人臉識別實驗平臺的構(gòu)造。算法部分的研究工作主要集中于Gabor小波特征在人臉識別算法中的具體應(yīng)用。論文介紹了人臉識別的基本概念和人臉識別研究的進(jìn)展。分別從時域和頻域兩個角度介紹了小波
2、的概念和利用小波變換進(jìn)行圖像處理的方法。論述了Gabor小波的數(shù)學(xué)性質(zhì)和使用Gabor小波提取人臉特征向量的方法。通過描述有關(guān)特征提取和特征選擇的一些方法,討論了Gabor特征的提取和選擇算法流程的實現(xiàn)細(xì)節(jié)。提出了擴(kuò)展的Gabor小波最優(yōu)采樣算法。該算法結(jié)合了圖像模板的方法,能夠提取人臉圖像特征并使用最佳Gabor特征采樣的方法提取出有效的信息并改進(jìn)了算法性能。介紹了基于線性鑒別分析LDA(LinearDiscriminant Anal
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
- 基于Gabor小波的人臉表情識別算法研究及實現(xiàn).pdf
- 基于Gabor小波和SVM的人臉識別算法研究.pdf
- 基于Gabor小波變換的人臉識別算法的研究.pdf
- 基于Gabor小波與分類樹的人臉表情識別算法研究.pdf
- 基于Gabor小波網(wǎng)絡(luò)的人臉識別研究.pdf
- 基于Gabor小波的人臉表情識別研究.pdf
- 基于Gabor小波變換的人臉識別研究.pdf
- 基于Gabor小波的人臉識別系統(tǒng)的研究與實現(xiàn).pdf
- 基于Gabor小波系數(shù)融合的人臉識別.pdf
- 基于Gabor小波與粒子群優(yōu)化算法的人臉表情識別研究.pdf
- 基于gabor小波和非線性算法的人臉識別系統(tǒng)
- 基于Gabor小波和PCA相結(jié)合的人臉識別算法研究.pdf
- 基于Gabor小波和非線性算法的人臉識別系統(tǒng).pdf
- 基于Gabor小波變換的人臉識別技術(shù)研究.pdf
- 基于Gabor小波與稀疏表示的人臉識別方法研究.pdf
- 基于Gabor小波變換與支持向量機(jī)的人臉識別研究.pdf
- 基于Gabor小波變換和SVM的人臉表情識別.pdf
- 基于Gabor小波+PCA方法的人臉識別技術(shù)研究.pdf
- 基于Gabor小波和2DPCA方法的人臉表情識別算法.pdf
- 基于Gabor小波的人臉識別方法及應(yīng)用.pdf
評論
0/150
提交評論