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  1. 一堆关于肤色检测的论文，对做图像识别的筒子们可能有用。

  2. 一种自适应肤色检测算法研究 人体肤色检测的研究现状及发展方向.pdf 基于AdaBoost的肤色检测新方法.pdf 基于HSI空间的肤色检测方法.pdf 基于HSV色彩空间的自适应肤色检测.pdf 基于人体定位和动态肤色阈值的肤色检测算法.pdf 基于彩色图片的人脸检测方法.pdf 复杂背景图像中彩色人脸的检测.pdf 结合知识规则和多分辨率分级模型的快速肤色检测算法.pdf 肤色检测技术综述.pdf 在_r_g_和_Cr_Cb_彩色空间上进行肤色检测.pdf YCbCr空间中一种基于贝叶斯判

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2009-04-28
    • 文件大小：17825792
    • 提供者：mjh1021

  1. 基于轮廓线特征的三维人脸识别改进算法

  2. 研究基于面部轮廓曲线特征的三维人脸识别.为提取最优面部曲线特征,提出一种基于模糊聚类方法的人脸曲线特征优选算法.该算法从三维人脸深度图中选取最具代表性的8条轮廓曲线,作为主要识别特征,这在很大程度上降低了计算复杂度,克服表情和光照对人脸识别的消极影响,同时它用最少的轮廓线包含了所需要的人脸识别信息.基于这些人脸轮廓线特征,利用改进的Manhattan距离分类器来提高人脸识别的分类效果.实验结果表明,所提出的算法明显提高了人脸识别率,并且具有很强的鲁棒性.

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2012-11-18
    • 文件大小：863232
    • 提供者：yiying199236

  1. 基于SURF特征的人脸识别方法研究

  2. 采用了一种基于SURF的人脸识别方法，其中所提取出的SURF特征向量对于图像的尺度与旋转变化均具有较好的适应性；通过采用LDA算法有效地缩短了运算时间；此外还采用K-means聚类方法对特征向量进行分组处理；最后通过综合图像的局部与全局特征信息便可完成对人脸的分类工作。实验结果证明，最终所获取的LDA-SURF特征向量对于一般图像中人脸的平移、亮度变化、遮挡和噪声等具有良好的不变性。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-10-17
    • 文件大小：482304
    • 提供者：weixin_38634037

  1. 基于聚类算法人脸识别方法的研究

  2. 本文研究了基于聚类算法的人脸识别方法。根据人脸图像划分子图像的数目和所选定的训练或测试人脸图像的类别数的情况，确定RBF神经网络的输入层、输出层的节点数;根据RBF神经网络的训练识别效果，通过调整中间隐含层节点数、核函数及其中心点和宽度，通过基于聚类算法的人脸识别仿真实验，具体量化了中间隐含层节点数与子图像的对应关系、每幅子图像中奇异值向量的保留个数、聚类因数的选取等各项参数，为进一步根据各个子图像权值的合理分配，提高人脸识别的识别精度和良好的识别速度提供了有效的参数支持。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-10-24
    • 文件大小：178176
    • 提供者：weixin_38601215

  1. 基于聚类算法人脸识别方法的研究

  2. 0.引言 　　在智能小区的安防系统中，人脸识别技术的应用，提高了安防报警系统的安全可靠性。人脸识别技术因其具有非接触性、特征提取方便、防伪性能高等优势得到广泛的应用。人脸识别技术综合了计算机、通信、光学、电子、机械等多学科技术，在控制领域和智能建筑领域有着广阔的应用前景 。本文研究了基于聚类算法判别人脸图像的方法，达到应用于智能小区门禁系统和楼宇门禁系统的实际应用要求，如图1所示。 图1 智能门禁报警系统的结构图 　　基于图像分块进行人脸识别时，随着分块数目的增多，子图像保留的奇异值个

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-11-03
    • 文件大小：179200
    • 提供者：weixin_38747144

  1. 语音处理相关论文（共81篇）

  2. MATLAB环境下基于矢量量化的说话人识别系统.pdf MATLAB环境下的基于GMM模型的说话人识别系统.pdf MATLAB环境下的语音识别系统.pdf 一种基于GMM的说话人识别系统的实现.pdf 一种基于MFCC和LPCC的文本相关说话人识别方法.pdf 一种基于优化小波神经网络的语音识别.pdf 一种基于小波变换和隐Markov模型的声调识别方法.pdf 一种快速说话人搜索算法.pdf 一种改进的基于小波去噪HMM非特定人语音识别算法.pdf 一种改进的说话人识别系统

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2009-08-08
    • 文件大小：17825792
    • 提供者：csstu

  1. 基于子空间聚类的视频人脸数据自动标注

  2. 针对人脸数据标注所需的人工和时间成本巨大，标注出的人脸数据集含有较多噪声问题，提出一种基于子空间聚类的视频人脸数据自动标注方法。首先，将海量视频作为人脸数据的采集来源，以满足多种人脸识别任务中不同的人脸数据需求，然后使用人脸识别模型将人脸数据映射到特征空间，使用改进K近邻算法把人脸数据划分到不同的子特征空间，最后在每个子特征空间内使用K均值算法分离人脸数据中的正样本、难正样本与负样本，收集难正样本构建人脸数据集。实验在公开数据集LFW与真实待标注数据上进行，实验结果表明子空间聚类法的F1度量得分

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-12
    • 文件大小：2097152
    • 提供者：weixin_38741531