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RBF网络和贝叶斯分类器融合的
人脸
识别方法设计
引言 本文基于
人脸
图像分块和奇异值压缩,进行RBF 神经网络和贝叶斯分类器融合的设计。将
人脸
图像本身的灰度分布描述为矩阵,其奇异值特征具有转置不变性、旋转不变性、位移不变性、镜像不变性等诸多重要的性质,进行各种代数和矩阵变换后提取的代数特征是
人脸
的表征。由于整体图像的奇异值向量反映的是图像整体的统计特征,对细节的描述还不够深入,本文模拟人类识别
人脸
的模式,在图像分块和加权的基础上,突出待识别
人脸
的骨骼特征,近似于人类在识别
人脸
时自动剔除同一
人脸
的变化部位的差异能力 径向基函数(RBF)网络是一种性能良好的前馈型三层神经网络,具有全局逼近性质和逼近性能,训练方法快速易行,RBF 函数还具
2024-05-26 14:50:25
295KB
1
LFW
人脸
识别公开库3
Labeled Faces in the Wild,官网下载,比较大173M,分成四份,共13,233幅图像,其中5749个人,其中1680人有两幅及以上的图像,4069人只有一幅图像。图像为250*250大小的JPEG格式。
2024-05-20 15:55:52
50MB
人脸识别
1
人脸
识别领域经典数据集LFW数据集
人脸
识别领域经典数据集LFW数据集,包含13234张
人脸
图像
2024-05-20 15:47:19
31.54MB
数据集
1
人脸
检测和表情识别以及qt gui
这个基于深度学习的
人脸
实时表情识别项目是一个集成了TensorFlow、OpenCV和PyQt5等技术的创新性应用。通过结合这些先进的工具和框架,项目实现了对五种主要表情(愤怒、高兴、中性、悲伤、惊讶)的实时识别,为用户提供了一种全新的交互体验。 在这个项目中,TensorFlow作为深度学习框架发挥了重要作用,通过训练深度神经网络模型来识别
人脸
表情。OpenCV则负责处理图像数据的输入和输出,实现了对摄像头采集的实时视频流进行处理和分析。而PyQt5作为用户界面库,为项目提供了友好的图形用户界面,使用户能够方便地与系统进行交互。 通过这个项目,用户可以在实时视频流中看到自己的表情被准确地识别出来,无论是愤怒、高兴、中性、悲伤还是惊讶,系统都能给予及时的反馈。这不仅为用户提供了一种有趣的玩法,也具有一定的实用性。例如,可以将这个系统集成到智能监控系统中,实时监测员工或学生的情绪状态,及时发现异常情况。 由于该项目在Python 3.7下进行了充分测试,因此具有较高的稳定性和可靠性。同时,项目采用了模块化设计和易部署性的原则,使得用户可以轻松地部署和运行这个系统。
2024-05-12 21:00:12
13.37MB
人脸检测
表情识别
1
AnimalFace数据集
AnimalFace数据集
2024-05-11 17:11:16
73.92MB
人脸识别
1
自动
人脸
识别 掌握主成分分析PCA算法
实验内容: 1)下载
人脸
识别数据库; 2)测试主成分分析PCA算法分类精度; 3)编写、运行程序并查看结果; 4)调节参数主成分分析PCA算法相关参数,分析其对模型效果的影响。
2024-05-10 21:28:06
750KB
机器学习
1
Python实现LDA和KNN
人脸
识别
机器学习
人脸
识别简单项目,有数据集,可运行代码,说明文档
2024-05-07 18:56:17
11.74MB
python
机器学习
人脸识别
1
PCA
人脸
识别GUI(ORL+Yale
人脸
库).zip
PCA
人脸
识别GUI(ORL+Yale
人脸
库)
2024-05-07 17:44:18
1.17MB
Matlab人脸识别
MatlabPCA
Matlab
1
AR Database AR数据集 裁剪后的彩色图像 bmp格式 用于
人脸
识别
用于各种稀疏表示文章的AR数据集 目前csdn的资源里大多都是AR数据集的灰度图 这里是AR数据集的彩色图像 可用于
人脸
识别、光照处理等 论文“PCA versus LDA" EEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence”裁剪后得到的结果 包含裁剪区域txt和裁剪后得到的图像bmp
2024-04-29 12:25:54
115.3MB
ar
database
稀疏表示
人脸识别
1
C# winform上传
人脸
图片检测脸上是否长了青春痘,黄褐斑,雀斑
C# winform上传
人脸
图片检测脸上是否长了青春痘,黄褐斑,雀斑
2024-04-28 16:05:46
101.17MB
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