matlab人脸匹配代码使用傅立叶变换的人脸识别
想法
傅里叶变换只是过去25年中开发的许多不同的面部识别方法之一。
与机器学习方法相比，傅里叶变换是一种非常简单且快速的算法。
它提取人脸的频率特征，而不是使用卷积网络分析图像模式。
主要思想是在图像数据库中找到变化最大的频率，并通过匹配这些频率来识别面部。
左侧的脸部在此算法中用作输入。
预测的面Kong在右侧：
数学
傅里叶变换
傅里叶变换的公式意味着，大小为N
x
M的图像可以在u或v方向上分解为频率（具有各种波长j）。u对应于水平方向，而v对应于垂直方向。
x和y是沿u和v的测量值。
欧拉公式
欧拉公式只是说，每个波长都是由cos和sin波组成的，以复数形式表示，其中cos是实数部分，sin是虚数部分。
傅立叶变换的可视化
数学似乎很复杂，但是两个公式解释了一个简单的概念：图像由各种频率组成。
这是傅立叶变换的示例：
5个水平波
10个水平波
15对角波
5个水平波的FFT
FFT
10个水平波
FFT
15个对角线波
上图显示：经过傅立叶变换后，每个频率分解为2个白色像素，围绕原点（0,0）对称。
较高的频率离原点较远，并且其
2022-05-30 10:08:22
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JPEG压缩方案分为以下几个阶段： 1. 将图像转换为最佳色彩空间。 2. 调整纵横比 16:9 3.数字化方案4:2:0。 4. 对像素块应用离散余弦变换 (DCT)，从而去除冗余图像数据。 5. 使用为人眼优化的加权函数量化每个 DCT 系数块。 6. 使用霍夫曼可变字长算法对所得系数（图像数据）进行编码，以去除系数中的冗余。 7. 字节填充。 8. 标题 JFIF 9. JPG 数据存储
2022-05-29 15:41:14
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向量化编程是现代汇编语言的热点，本文件介绍了向量化基本概念、编译器自动向量化、代码变换向量化、X86 intrinsic代码实例，以及ARM SVE特点等。
2022-05-29 15:20:02
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在时间和空间调制的傅里叶变换成像光谱仪推扫过程中在此过程中，光谱仪平台的运动状态可能会有所不同。 因此，从图像序列偏离使用高平台稳定性获得的理想干涉图。 恢复的目标光谱将无法反映真实的目标特征。 我们采用目标跟踪来获取目标位置在图像序列中通过建议的核回归，并使用相对偏差方法确定目标强度，以及使用非均匀快速傅立叶变换算法的频谱图恢复。 我们在模拟和实验获得的航拍图像上测试了我们的算法，并通过与准确的频谱图，证明了所提方法的有效性。
2022-05-29 15:08:05
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