排序方式： 共有3条查询结果，搜索用时 93 毫秒
1
1.
针对图像旋转和尺度变换所引起的图像重采样和重量化的问题,提出了Zernike矩的改进方法.该方法先对图像中的目标区域进行形状归一化,再对Zernike矩进行归一化.实验数据表明,改进后的Zernike矩不仅具有旋转不变性,而且还具有改进前不具备的比例不变性.基于最小距离分类器对待识别目标进行分类的结果表明,改进的Zernike矩具有较高的识别率,其不足是不适用目标图像背景复杂的情况. 相似文献
2.
3.
为了进一步提高三维人脸识别效率,在Fisherface和局部二值模式(LBP)的基础上,提出了基于深度数据的三维人脸识别方法:先提取人脸的深度数据,再将深度数据与LBP相结合提取人脸特征,然后采用Fisherface方法进行识别.实验结果表明,相对于单一的特征识别方法,基于LBP_深度数据和Fisherface特征融合的方法更能提高三维人脸识别效率. 相似文献
1