2023年全國(guó)碩士研究生考試考研英語(yǔ)一試題真題(含答案詳解+作文范文)_第1頁(yè)
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1、人臉識(shí)別一直是模式識(shí)別和計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)。人臉識(shí)別作為一種特殊的生物特征識(shí)別技術(shù),其在社會(huì)公共安全和日常生活中具有廣泛的應(yīng)用價(jià)值和前景。目前,人臉識(shí)別領(lǐng)域還有很多關(guān)鍵問(wèn)題有待解決,比如如何提取最為有效的特征,使其不受采集過(guò)程中光照、姿態(tài)、表情、遮擋和噪聲等變化的影響。
  本文研究了人臉識(shí)別的幾種經(jīng)典方法,并在這些經(jīng)典方法的引導(dǎo)下,提出了兩個(gè)新穎基于特征學(xué)習(xí)的人臉識(shí)別方法。本文的主要工作如下:
  (1)本文基于常用

2、的人臉識(shí)別技術(shù)進(jìn)行了簡(jiǎn)要的介紹和總結(jié)。同時(shí)詳細(xì)介紹了針對(duì)光照變化的人臉預(yù)處理方法,即Gamma灰度校正、對(duì)數(shù)變換、直方圖均衡化和多尺度的Retinex方法,并在Yale B&Extended Yale B人臉數(shù)據(jù)庫(kù)上進(jìn)行對(duì)比驗(yàn)證實(shí)驗(yàn)。
  (2)本文提出了一種基于Gabor張量的MPCA人臉識(shí)別方法。該方法的基本思想是利用Gabor小波與原始圖像進(jìn)行卷積,得到八個(gè)方向、五個(gè)尺度的40幅卷積圖,然后將一幅圖片通過(guò)Gabor小波變換得

3、到的40幅幅值特征圖像看作一個(gè)三階張量,再采用MPCA的方法將原始高維特征空間映射到低維子空間進(jìn)行判別分類。該方法較傳統(tǒng)的PCA和GPCA能更好的保留圖像的張量空間結(jié)構(gòu)特征,而且該方法對(duì)光照、姿態(tài)和表情有較好的魯棒性,但是由于計(jì)算復(fù)雜,會(huì)消耗計(jì)算機(jī)更多的內(nèi)存容量和計(jì)算時(shí)間。
  (3)本文提出了一種結(jié)構(gòu)化低秩表示投影的人臉識(shí)別方法。該方法的基本思想是:利用訓(xùn)練樣本的標(biāo)簽信息求解出結(jié)構(gòu)化低秩表示系數(shù),然后利用此系數(shù)建立圖嵌入模型,通

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