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压缩域上人脸识别的研究

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时间：2020.01.03

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摘要:DCT变换被广泛采用在图象和视频压缩标准中(如JPEG，MPEG，H.261/H.263).而对于这些压缩图象的处理，传统的手段是先解压到空间域，再进行处理和识别，因而增加了计算复杂性。针对这个

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基于DSP的自动人脸识别门禁系统设计与实现

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时间：2020.01.03

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摘要:基于DSP构建的自动人脸识别门禁系统具有超高速、高性能、高可靠性的优点,本文用Adaboost统计学习方法进行人脸检测和用非线性SVM分类器进行人脸验证,然后用PCA算法和SVM进行识别,最后根

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人脸识别中应用小波变换的两个关键问题

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时间：2020.01.03

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摘要:由于小波分解在空域和频域上都能提供良好的局部信息．尤其是在小波分解后可以减少图像的分辨率，进而相应地减少计算复杂度，因此小波变换经常被用于图像处理和图像分析中．为探究基于人脸识别的小波变换最佳应

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基于局部特征分析与最优化匹配的人脸识别算法

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时间：2020.01.03

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摘要:在分析传统弹性图匹配的基础上，提出一种基于局部特征分析(LFA)与最优化匹配的人脸识别算法．该算法首先利用神经网络方法估计出在识别人脸中起重要作用的一些特征点(如瞳孔、眼角、眉心、眉角、嘴角等)

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基于GNSA多尺度模型的人脸识别

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时间：2020.01.03

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摘要:考虑近似图像信息和细节图像信息，提出了GNSA多尺度模型。该模型利用具有1个隐含层和50个隐单元的神经网络建立不同尺度图像间的映射关系；使用反向传播算法训练神经网络，确定这种映射关系；根据该映射

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一种基于Fisher最优判据的人脸识别新方法

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时间：2020.01.03

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摘要:通过对一种计算奇异类内离散度矩阵的Fisher最优判据方法的改进，提出一种改进的Fisher最优判据，并应用于人脸识别中．在Olivetti―OracleResearchLab(ORE)和Yal

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基于连续小波变换的神经网络人脸识别研究

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时间：2020.01.03

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摘要:研究了基于连续小波变换的神经网络进行人脸识别的方法．介绍了小波分析的理论基础，详细讨论了根据小波变换系数的范数选取小波母函数的方法，根据小波脊线确定网络神经元个数的方法以及神经网络的初始化和参数

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多尺度多特征仿生人脸识别

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时间：2020.01.03

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摘要:本文使用Daubechies正交小波变换对人脸图像进行二次小波分解：首先对第二次小波变换低频子图像进行PCA分析。运用邻域法进行分类得到距离隶属度。利用模糊分析提取出候选样本，对候选样本第一次小

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基于RMFA-ICA的人脸识别

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时间：2020.01.03

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摘要:针对有噪的ICA模型，提出一种有限制的平均场近似（restrictivemeanfieldapproximation，RMFA）的算法来求解ICA模型参数和源信号的估计问题。在传统MFA―ICA

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基于小波变换和ICA的人脸识别方法

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摘要:独立成分分析(ICA)最早应用于盲信号分离,近年来也广泛地应用于模式识别领域.提出一种基于小波变换(WT)及独立成分分析(ICA)的人脸识别方法.在建议的识别方法中,首先利用小波变换将人脸图像分

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基于NSA多尺度模型的人脸识别

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摘要:提出了NSA多尺度模型。该模型摒弃了LSA模型中不同尺度的图像间具有线性映射关系的假设。首先利用神经网络建立不同尺度图像间的映射关系；其次使用反向传播算法训练神经网络确定这种映射关系；最后根据该

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灰度人脸识别形态学相关的一般理论研究

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时间：2020.01.03

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摘要:提出一般形态学相关概念，并提出一种小型联合变换相关器的硬件设计以实现一般形态学相关。提出两种改进的一般形态学相关算法，灰度图像按某种分解方法分解成一系列二值图像片．在第一种算法中，每片二值联合图

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基于多分类器融合的人脸识别方法

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摘要:提出了一种融合整体和局部信息进行人脸识别的新方法。首先利用DCT＋LDA方法提取表达人脸信息能力强的左眼、右眼和嘴巴的局部特征，利用Fisherface方法和简单频谱脸方法提取人脸的整体特征，然

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基于LLE和BP神经网络的人脸识别

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摘要:利用LLE非线性降维方法提取人脸特征,然后将提取出来的特征输入到BP神经网络进行训练得到人脸类间的判别信息,进行人脸识别。利用LLE降维方法既能够降低数据维数,减少运算量,又很好的保留了各类人脸

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基于遗传神经网络的人脸识别分类器设计

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摘要:神经网络由于具有抗干扰性和容错性,常被用在人脸识别的分类器中.但是,神经网络的训练过程花费的时间很长,训练的次数多,而且不易收敛.这里提出一种合作式的遗传神经网络作为新的分类器.使分类器的训练次

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机器视觉测量技术1

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机器视觉测量技术1……

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机器视觉(贾云得)

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