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基于kinect的人脸识别技术研究.pdf
使用常规相机获得的人脸图像可能具有固定的限制,阻碍脸部图像中一些特定信息表达。为了实现更好的性能,通过专门的采集方法捕获的3D面部己经用于改进的方法。虽然由于诸如成本和可访问性的若干问题,这些3D图像仍然难以获得,但是低成本的深度传感器如Kinect允许直接获取3D信息以及RGB彩色图像。这为计算机视觉和人脸识别研究提供了新的机会。
2022-04-24 15:06:56
16.15MB
计算机视觉
深度学习
人工智能
人脸识别
1
基于LBP算法的人脸识别研究.pdf
随着计算机和信息技术的快速发展,人脸识别技术越来越受到重视。本文主要研究了人脸在不同光照、不同表情下的特征提取与识别的一些关键问题,提出了一些改进方法,并通过实验进行了可靠性验证。
2022-04-24 15:06:55
4.81MB
算法
人脸识别
1
基于二维图像的人脸识别研究.pdf
人脸识别技术作为最重要的生物特征识别技术之一,可以利用每个人独一无 二的人脸特征来进行身份识别。在信息技术高度发达的现代社会,个人信息的鉴 别与保护已成为了重中之重。人脸识别技术以其高效性、准确性、非接触性等独 有的优点迅速成为了鉴别个人信息的重要技术手段。本文首先介绍了人脸识别技 术的研究背景与发展现状,然后具体介绍了四种经典的人脸识别方法,分别是主 成分分析、线性判别分析、局部保持投影和基于核的人脸识别方法。在学习了这 些经典方法后,本文改进了四种两维判别分析的人脸识别方法,解决了一些已有 方法的问题,这一部分是论文的主要研究内容:
2022-04-24 15:06:54
1.63MB
深度学习
人工智能
1
基于协同表示的人脸识别研究.pdf
基于协同表示的人脸识别研究.
2022-04-24 15:06:53
10.01MB
人脸识别
1
综述人脸识别中的子空间方法.pdf
如何 描述每个个体人脸的特征 , 使 之区别于 其他个 体 , 是人脸识 别研究 中的关 键问题 之一 .近年来提出了大量的方法 , 其中随着主元分析在人脸识别中的成功应用 之后 , 子 空间分析因其 具有描述性强 、计算代价小 、易实现及可分 性好的 特点 , 受到了 广泛的 关注 . 文中结 合近年来已 发表的文献 , 按照线性和非线性的划分 , 对子空间分析在人脸识别中的应 用作一回顾 、比较和总结 , 以供其他人参考 .
2022-04-24 15:06:49
368KB
人脸识别
1
线性降维算法研究及其在人脸识别中的应用.pdf
随着计算机技术的发展,在各种领域如计算机视觉、人脸识别、生物信息以及医学上都面临着高维数据的难题。高维数据中往往包含了冗余信息和噪声。数据降维是将高维数据投影至低维空间并保持数据本身固有的结构,在过去几十年里被众多学者不断地研究并取得了很大进展。在人脸识别中,入脸图像往往由于受到光照,表情和姿势的影响而难以识别,降维算法可以提取人脸图像中有效特征,去除其中的冗余和干扰,提高识别率。
2022-04-24 15:06:48
4.86MB
计算机视觉
人工智能
1
YALE_人脸库.rar
YALE人脸数据库(美国,耶鲁大学)由耶鲁大学计算视觉与控制中心创建,包含15个人,每个人有不同表情、姿态和光照下的11张人脸图像,共165张图片,每张图片大小为100*100。整个数据集非常小,图片信息也较为简单。
2022-04-24 14:20:36
1.2MB
人脸识别
YALE
人脸库
1
基于深度学习的暴力检测及人脸识别方法研究.pdf
随着“平安城市”建设的不断推进,公共安全逐渐成为人们关注的热点问题,视频监控技术也随之得到了越来越广泛的应用。传统的视频监控系统主要提供采集存储功能,这远远无法满足人们对其智能化的需求。要实现智能化的视频监控系统,以下几个关键问题亟需解决:(】)如何快速发现监控视频中的异常行为,及时给出警报,并最大限度地减少误报和漏报现象;(2)如何在多种不利因素下(如单样本,低分辨率)对可疑目标进行准确的识别分析;(3)在海量数据的情况下,如何确保视频分析系统的实时性及准确性。
2022-04-24 09:06:37
23.08MB
深度学习
音视频
人工智能
1
基于深度学习的人脸识别算法研究.pdf
人脸识别是生物识别的一个重要研究方向,随着众多学者的不断努力和长期探索,人脸识别取得了诸多成就,但对于问题的彻底解决还存在一定的距离。近年来诸多学者在神经网络的基础上提出了深度学习,由于其超强的学习能力,现阶段己成为神经网络的主要研究方向。深度学习的提出,为人脸识别问题的彻底解决提供了新的思路。本文利用深度学习算法进行人脸识别,进一步改善人脸识别效果。
2022-04-24 09:06:36
5.83MB
神经网络
深度学习
算法
机器学习
1
基于深度学习的人脸识别算法并行化研究.pdf
卷 积 神 经 网 络 (convolutional neural networks, CNN)是 深 度 学 习 技 术 应用最成熟的模型之一,卷积神经网络算法可以从原始输入中有效学习到高阶不变性的特征,利用卷积神经网络来提取特征进行目标识别和分析是当前 比 较 热 的 研 究 方 向 。 目 前 CNN 主 要 以 单 机 串 行 方 式 实 现 , 串 行 执 行 的CNN 算 法 存 在 一 些 缺 陷 :一 是 串 行 模 式 凸 显 出 训 练 时 间 过 长 ,算 法 内 在 并行性得不到发挥,内存不足等;二是伸缩性不足,在处理密集型数据效率不 高 。现 今 比 较 流 行 的 MapReduce 分 布 式 计 算 模 型 具 有 良 好 的 容 错 性 和 扩展 性 , 本 文 利 用 Hadoop 分 布 式 处 理 平 台 , 提 出 了 采 用 MapReduce 并 行 CNN 的 算 法 MRCNN。 并 在 MRCNN 算 法 基 础 上 持 续 进 行 优 化 , 提 出 利 用GPU 加 速 MRCNN 算 法
2022-04-24 09:06:35
2.31MB
算法
深度学习
数据结构
人工智能
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