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1、本文探討了基于MARKOV模型的人臉識(shí)別和紋理分割模型，主要分為以下兩部分： 第一，壓縮域上基于隱馬爾可夫模型(HMM)的人臉識(shí)別。采用圖象的DCT系數(shù)作為特征，經(jīng)K-means法聚類后作為HMM的觀測(cè)值進(jìn)行訓(xùn)練；針對(duì)不同訓(xùn)練樣本數(shù)目，采用不同的實(shí)驗(yàn)參數(shù)以提高識(shí)別率；同時(shí)，為使計(jì)算量降低，又限制了一些影響復(fù)雜度的實(shí)驗(yàn)參數(shù)。分別在ORL和Yale人像庫(kù)進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)，本文的方法適用于不同角度的姿勢(shì)變換和表情變化的人象，最高識(shí)別率達(dá)98
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