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一种基于比例因子的PCA人脸识别方法 总被引:1,自引:0,他引:1
主成分分析(PCA)是自动人脸识别的常用方法。在基于传统K-L变换的PCA人脸识别方法的基础上,提出了一种基于比例因子的PCA人脸识别的改进方法。研究表明,较之K-L变 换,基于比例因子的方法更有效,合理选取比例因子和主成分是提高识别准确率的关键。 相似文献
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重点研究具有一定自由度在线掌纹图像的感兴趣区域提取算法。首先结合掌纹图像的特点采用全局阈值二值化掌纹图像,然后利用形态学算子平滑掌纹轮廓,提取轮廓线Freeman链码并对链码进行角度变换,最后通过考察轮廓线上各点附近轮廓线的角度变化来提取掌纹图像感兴趣所需要的定位点,从而提取感兴趣区域。感兴趣区域的提取为特征提取和特征匹配打下了基础。最后,在两个公开的掌纹数据库,通过实验证明了这种算法的有效性。 相似文献
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尺度不变特征变换(SIFT)算法提取的人脸特征具有一定的鲁棒性,但存在数据维数过高和计算过于复杂的问题。为此,提出一种基于直接局部保持投影-尺度不变特征变换(DLPP-SIFT)的人脸识别算法。首先采用SIFT算法进行特征提取,然后结合子空间方法局部保持投影(LPP)进行降维,利用直接对角化方法求取特征矩阵,解决了LPP的奇异值问题。在ORL和FERET人脸库的实验结果表明,DLPP-SIFT算法可显著减少计算复杂度和特征匹配时间,与SIFT、主成分分析(PCA)-SIFT、LPP-SIFT相比,具有更好的鲁棒性。 相似文献
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该文探讨了可用于图像处理与计算机视觉编程的强大类库OpenCV,该类库使用起来极为方便,利用OpenCV中的数字图处理和计算机视觉的函数处理相关问题变得很简单。该文首先介绍OpenCV的强大功能以及研究的意义,然后介绍了OpenCV新版本的一些特点,并且讨论在VC++环境下的软件设置问题,最后给出了典型的图像处理的实例。随着计算机视觉和数字图像处理技术不断深入各个领域,OpenCV为VC++编程处理数字图像提供了极大的方便,具有广阔的应用前景,该文对于图像处理与计算机视觉方面的应用设计以及研究开发都将具有重要参考价值。 相似文献
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主成分分析(PCA)是一种基于二阶统计的数据分析方法。在简要介绍PCA的基本理论后,重点分析了主元数目的选择问题。在基于累计贡献率的传统方法基础上,考虑实际中噪声对信号的影响,提出一种基于信号-噪声模型的主元数目选择新方法。实验证明,在一定的条件下,新方法比传统的累计贡献率方法更有效。 相似文献
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本文针对肤色检测问题,提出了一种利用AdaBoost方法构造分类器进行肤色检测的算法。根据肤色在色度空间内的聚类性,通过大量肤色和非肤色样本将一族弱学习算法通过一定规则训练成一个强学习算法,得到一个检测性能优异的肤色检测分类器。提出了用圆形分类器作为弱分类器描述色度空间中的肤色分布,将AdaBoost学习算法用于肤色的聚类分析中。实验表明,该方法误检率低、鲁棒性好,对肤色检测问题有较强的实用性。 相似文献
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论文对人脑多源信息融合处理的认知机理进行系统层次的梳理研究,利用人脑基本机能联合区等理论揭示了人脑的信息处理机制,建立了一个人脑信息融合"对象感知—情景关联—行动决策"三层核心认知模型,并对模型各层次进行了分析。该研究可为建立信息融合概念模型、发展新的信息融合理论和算法提供借鉴和参考。 相似文献
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采用方差滤波器确定人眼候选区域, 结合独立成分分析(ICA)方法对人眼进行快速定位, 能够有效地提取训练图像的高阶统计特征, 很好地去除基向量的相关性. 与主成分分析(PCA)和传统ICA方法相比具有更好的鉴别能力. 实验表明, 该方法的识别率可达97.3%, 并对光照和姿态变化也具有很好的鲁棒性. 相似文献
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