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)
已閱讀1頁(yè),還剩83頁(yè)未讀, 繼續(xù)免費(fèi)閱讀

下載本文檔

版權(quán)說(shuō)明:本文檔由用戶提供并上傳,收益歸屬內(nèi)容提供方,若內(nèi)容存在侵權(quán),請(qǐng)進(jìn)行舉報(bào)或認(rèn)領(lǐng)

文檔簡(jiǎn)介

1、在日常的交往中,人臉無(wú)疑傳達(dá)著豐富而細(xì)膩的情感和心理信息,因此,以人臉識(shí)別為代表的面部感知計(jì)算從二十世紀(jì)八十年代末開(kāi)始逐漸成為熱門的研究方向之一,與指紋識(shí)別、虹膜識(shí)別等生物特征識(shí)別技術(shù)相比,人臉識(shí)別具有操作簡(jiǎn)單、隱蔽性好等優(yōu)點(diǎn),在身份認(rèn)證、訪問(wèn)控制、圖像檢索等方面有廣闊的應(yīng)用前景,成為當(dāng)前模式識(shí)別和計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)。
  目前,人臉識(shí)別系統(tǒng)針對(duì)二維照片的研究較多,取得了很大的進(jìn)展。但基于二維照片的人臉識(shí)別對(duì)光照、姿態(tài)、化妝

2、等因素很敏感。三維人臉識(shí)別可以克服或減輕這些因素的影響,因而受到了越來(lái)越多的重視。
  本文研究工作的主要特色是探討研究LBP、三維LBP和KLDA的基本概念、相關(guān)技術(shù)、系統(tǒng)架構(gòu),參考了國(guó)內(nèi)外基于LBP、3DLBP、KLDA算法的人臉識(shí)別相關(guān)研究,結(jié)合變電站環(huán)境監(jiān)測(cè)系統(tǒng)應(yīng)用需求,提出了一種將三維局部二值模式(3DLBP)和核判別分析(KLDA)相結(jié)合的三維人臉識(shí)別算法3DLBP-KLDA。3DLBP-KLDA將人臉深度圖像分成多個(gè)

3、區(qū)域后,采用3DLBP算子從各區(qū)域提取直方圖特征,并將各區(qū)域3DLBP直方圖連成一個(gè)向量,作為人臉深度圖像的特征,采用改進(jìn)高斯核函數(shù)的KLDA作為分類器。
  通過(guò)三維人臉數(shù)據(jù)庫(kù)對(duì)LBP、3DLBP、3DLBP-KLDA進(jìn)行實(shí)驗(yàn)與分析比較新算法和三維LBP算法、LBP算法的準(zhǔn)確率,實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明3DLBP-KLDA在人臉識(shí)別上取得了更好的識(shí)別效果,證明了本文方法具有科學(xué)性、先進(jìn)性、實(shí)用性。
  本課題是變電站環(huán)境監(jiān)測(cè)系統(tǒng)(圖像

溫馨提示

  • 1. 本站所有資源如無(wú)特殊說(shuō)明,都需要本地電腦安裝OFFICE2007和PDF閱讀器。圖紙軟件為CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.壓縮文件請(qǐng)下載最新的WinRAR軟件解壓。
  • 2. 本站的文檔不包含任何第三方提供的附件圖紙等,如果需要附件,請(qǐng)聯(lián)系上傳者。文件的所有權(quán)益歸上傳用戶所有。
  • 3. 本站RAR壓縮包中若帶圖紙,網(wǎng)頁(yè)內(nèi)容里面會(huì)有圖紙預(yù)覽,若沒(méi)有圖紙預(yù)覽就沒(méi)有圖紙。
  • 4. 未經(jīng)權(quán)益所有人同意不得將文件中的內(nèi)容挪作商業(yè)或盈利用途。
  • 5. 眾賞文庫(kù)僅提供信息存儲(chǔ)空間,僅對(duì)用戶上傳內(nèi)容的表現(xiàn)方式做保護(hù)處理,對(duì)用戶上傳分享的文檔內(nèi)容本身不做任何修改或編輯,并不能對(duì)任何下載內(nèi)容負(fù)責(zé)。
  • 6. 下載文件中如有侵權(quán)或不適當(dāng)內(nèi)容,請(qǐng)與我們聯(lián)系,我們立即糾正。
  • 7. 本站不保證下載資源的準(zhǔn)確性、安全性和完整性, 同時(shí)也不承擔(dān)用戶因使用這些下載資源對(duì)自己和他人造成任何形式的傷害或損失。

最新文檔

評(píng)論

0/150

提交評(píng)論