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强壮的人脸识别系统,发表于cvpr2011年,程序是应用matlab实现-Recently the sparse representation (or coding) based classifi cation (SRC) has been successfully used in face recognition. In SRC, the testing image is represented as
a sparse linear combination of the trai
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一种车牌图像校正新方法
【摘要】因摄像机角度而造成的机动车牌图像倾斜会对其后继的字符分割与识别带来不利的影响。本文在分析了车牌倾斜模式的基础上,提出了一种基于最小二乘支持向量机(LS-SVM)的车牌图像倾斜校正新方法。通过LS-SVM线性回归算法求取坐标变换矩阵并对畸变图像进行旋转校正。主要方法:首先,将二值倾斜车牌图像中的像素转换为二维坐标样本,并构造图像数据集 再通过LS-SVM线性回归算法对该数据集进行回归,求取主要参数 最后,再由该参数转换为能反映图像倾斜方向的2维坐标变换矩阵。实验
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人脸识别的稀疏表示识别方法将稀疏表示的保真度表示为余项的L2范数,但最大似然估计理论证明这样的假设要求余项服从高斯分布,实际中这样的分布可能并不成立,特别是当测试图像中存在噪声、遮挡和伪装等异常像素,这就导致传统的保真度表达式所构造的稀疏表示模型对上述这些情况缺少足够的鲁棒性。而最大似然稀疏表示识别模型则基于最大似然估计理论,将保真度表达式改写为余项的最大似然分布函数,并将最大似然问题转化为一个加权优化问题-Recently the sparse representation (or codin
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