注册会员 | 设为首页 | 加入收藏夹
您好，欢迎光临本网站！[请登录] ！[注册会员]！  

搜索资源列表

  1. 基于SOM的人脸识别

  2. 单训练样本条件下的基于SOM人脸识别代码。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2010-06-05
    • 文件大小：2mb
    • 提供者：l020502

  1. 文献综述 范文 基于Adaboost算法的人脸检测

  2. 毕业设计的文献综述“Adaboost是一种自适应的boosting算法，该算法利用大量的分类能力一般的简单（弱）分类器(Basic Classifier)通过一定的方法叠加(Boost)起来，构成一个分类能力很强的强分类器(Strong Classifier)。其基本思想是：当分类器对某些样本正确分类时，则减少这些样本的权值；当错误分类时，则增加这些样本的权值，让学习算法在后续的学习中集中对比较难的训练样本进行学习，最终得到一个识别率理想的分类器。该算法的人脸检测对于单人脸正面图像的检测效果较

  3. 所属分类：Java

    • 发布日期：2011-04-07
    • 文件大小：155kb
    • 提供者：ch5092159

  1. 基于SPDA的人脸识别

  2. 采用稀疏保持判别分析法能用于单训练样本情况下的人脸识别，解决了某些情况下获取大量训练样本困难的问题

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2012-04-13
    • 文件大小：1mb
    • 提供者：lololei0805

  1. 单训练样本条件下人脸识别技术研究

  2. 单样本人脸上识别，很有参考价值和使用价值。

  3. 所属分类：教育

  1. 基于子模式的Gabor特征融合的单样本人脸识别_王科俊

  2. 针对传统人脸识别方法在单训练样本条件下效果不佳的缺点，提出基于子模式的Gabor特征融合方法并用于单样本人脸识别．首先采用Gabor变换抽取人脸局部信息，为有效利用面部器官的空间位置信息，将Gabor人脸图像分块构成子模式，采用最小距离分类器对各子模式分类． 最后对各子模式分类结果做决策级融合得出分类结果．根据子模式构成原则和决策级融合策略不同，提出两种子模式Gabor特征融合方法．利用ORL人脸库和CAS-PEAL-R1人脸库进行实验和比较分析，实验结果表明文中方法有效提高单样本人脸识别的正

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2014-08-11
    • 文件大小：373kb
    • 提供者：u013792678

  1. 基于深度学习的暴力检测及人脸识别方法研究

  2. 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间 题，税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：（1）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（如羊样本，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。 近年来，深度学习在机器视觉、

  3. 所属分类：硬件开发

    • 发布日期：2018-12-28
    • 文件大小：10mb
    • 提供者：weixin_44102991

  1. 基于压缩感知的单样本人脸识别

  2. 提出一种基于压缩感知的单样本人脸识别方法，通过局部邻域嵌入非线性降维和稀疏系数的方法产生冗余样本，则新样本包含了多种姿态和多种表情。将所有的新样本作为训练样本，运用改进后的稀疏表征分类算法进行人脸图像的识别。在单样本情况下，基于ORL人脸库和FERET人脸库的实验证明，该方法比原稀疏表征方法在识别率上分别提高了15.53%和7.67%。与RSRC、SSRC、DMMA、I-DMMA等方法相比，该方法同样具有良好的识别性能。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-10-16
    • 文件大小：497kb
    • 提供者：weixin_38698590

  1. 基于镜像奇异值分解的单样本人脸识别

  2. 目前有许多正面人脸的识别方法，当有充分数量的训练样本时,能取得较好的识别效果，然而当处理单样本人脸识别问题时,效果则明显下降。针对这种情况，提出了基于镜像奇异值分解的单样本人脸识别方法,通过采用镜像的方法增加训练样本信息。实验表明，在对人脸图像进行识别时取得了较好的效果，并且在一定程度上克服了单样本条件下姿态变化对识别效果的影响。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-10-25
    • 文件大小：251kb
    • 提供者：weixin_38499503

  1. 基于分块2DPCA与2DLDA的单训练样本人脸识别

  2. 基于分块2DPCA与2DLDA的单训练样本人脸识别

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-18
    • 文件大小：293kb
    • 提供者：weixin_38706531

  1. 基于Gabor和2DPCA的单次训练样本人脸识别

  2. 单个训练样本的人脸识别问题是人脸识别领域的一个挑战，因此在训练集中只有一个人的一个样本的情况下，特征提取是提高识别正确率的重要步骤。 Gabor特征和2DPCA降维算法也是有效的特征提取方法，应用于人脸识别和模式分析领域。 但是这两种方法无法结合使用，因为2DPCA需要以2D结构输入数据。 提出了一种基于Gabor和2DPCA的特征提取方法。 利用图像拼接技术将一系列的Gabor子图像转换为图像，然后可以采用2DPCA。 在ORL人脸数据集上的实验结果表明，与其他类似算法相比，该方法具有较高的正

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-06
    • 文件大小：265kb
    • 提供者：weixin_38640830

  1. 基于虚拟图像和2DLDA的单样本人脸识别

  2. 当画廊集中每个人只有一个样本时，适用于许多训练样本的常规人脸识别方法效果不佳。 尤其是，由于类内散布矩阵是所有元素均为零的矩阵，因此许多基于Fisher线性判别准则的方法无法使用。 为了解决这个问题，提出了一种通过图像处理方法获得一张人脸的虚拟子图像的方法。 利用这些虚拟图像，可以评估类内散布矩阵，并且可以将诸如2D fisher线性判别分析之类的监督学习方法用于特征提取。 在ORL人脸数据库上的实验结果表明，该方法是有效的，并且比其他方法具有更高的识别精度。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-26
    • 文件大小：107kb
    • 提供者：weixin_38631454

  1. caffe-oneclick：只需单击一下即可使用caffe训练自己的数据-源码

  2. caffe一键式训练评估集成开发环境 最近更新2020.07.08 概述 本项目提供一个集成式开发环境，在配好咖啡环境的情况下，立即将准备好的图片放入数据目录下，便可以一键生成lmdb数据文件，均值文件，标注文件和测试评估模型，发现错误样本，部署模型等所有的操作，更难能可贵的是它是跨平台的，可以无缝的在Windos和Linux之间切换。 使用深度学习完成一个特定的任务说明说字符识别，人脸识别等大致可以分为数据准备，定义模型，训练模型，评估模型和部署模型等几个步骤。 配置caffe 现在配置caf

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-23
    • 文件大小：57kb
    • 提供者：weixin_42178963

  1. 一种基于联想记忆神经网络的单训练样本人脸识别算法

  2. 通过在多值自联想记忆神经网络(MVAM)中引入大脑皮层中客观存在的侧反馈连接机制,提出了一种具有联机学习能力的基于侧反馈机制的多值自联想记忆模型(MVAM-LF),用于解决单训练样本人脸识别问题.与一般的人脸识别方法不同,本模型无需任何人工的几何特征提取工作.在部分FERET人脸数据库上的随机加噪和部分遮挡的识别实验表明,提出的MVAM-LF算法获得了比标准的eigenface和改进的(PC)2A算法更高的识别率,表现出了较强的鲁棒性.

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-23
    • 文件大小：726kb
    • 提供者：weixin_38748207

  1. 基于虚拟样本图像集的多流形鉴别学习算法

  2. 为了丰富训练样本的类内变化信息，提出了基于通用训练样本集的虚拟样本生成方法。为了利用生成的虚拟样本中的类内变化信息有效地完成单样本人脸识别任务，提出了基于虚拟样本图像集的多流形鉴别学习算法。该算法将每类仅有的单个训练样本图像和该类的虚拟样本图像划分为互不重叠的局部块并构建流形，然后为每个流形学习一个投影矩阵，使得相同流形内的局部块在投影后的低维特征空间间隔最小化，不同流形中的局部块在投影后的低维特征空间中间隔最大化。实验结果表明，所提算法能够准确地预测测试样本中的类内变化，是一种有效的单样本人脸

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-06
    • 文件大小：379kb
    • 提供者：weixin_38724154