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ar_dct_kda
- 在AR人脸库上进行DCT变换,使用DCT变换后的图像进行 kernel fisher discriminant analysis,其中kernel 函数可以自己选择-In the AR face database on the DCT transform, using the DCT transformed image kernel fisher discriminant analysis, which can choose the kernel function
ar_dct_lda
- AR人脸库进行DCT变换,然后使用Fisher discriminant analysis 进行特征提取,使用cos分类器进行人脸分类。-AR Face Database for DCT transform, and then use the Fisher discriminant analysis feature extraction, using cos classifier for human face classification.
DCT
- 本文设计基于DCT的人脸识别系统,首先结合当今人脸识别的背景和发展状况讨论了人脸识别的研究内容及在各方面的应用;然后研究了人脸识别进行预处理,讨论了人脸识别预处理的其他方法,分析各种方法的利弊,最后采用DCT(离散余弦变换)实现人脸图像预处理中的降维处理;接下来对人脸图像的特征提取进行了研究,简单叙述了几何特征提取和代数特征提取,同时深入研究了基于DCT和PCA变换的人脸图像特征提取,从而实现是否对人脸识别系统识别率有所提高的研究;对于分类器的选择,本文对两种分类器进行了探讨,即最近邻分类器和B
imagecode
- face regention system using DCT and fisher algoritm shows the efficent method for face regention to identify good match between the data base images.
dct_nnc
- 结合DCT和NNC进行人脸识别。先利用DCT提取特征,然后利用最近邻分类器分类,在ORL人脸库上测试效果不错。-The combination of DCT and NNC for face recognition. First DCT Feature Extraction, and then use the nearest neighbor classifiers, good test results on the ORL face database.
dct_bp
- 结合DCT和BP神经网络进行人脸识别。先利用DCT提取特征,然后利用BP神经网络分类,在ORL人脸库上测试效果不错。-The combination of DCT and BP neural network for face recognition. First DCT Feature Extraction, and then use the BP neural network classifier, a good test results on the ORL face database.
dct_pnn
- 结合DCT和概率神经网络进行人脸识别。先利用DCT提取特征,然后利用PNN分类,在ORL人脸库上测试效果不错。-The combination of DCT and probabilistic neural network for face recognition. First DCT Feature Extraction, and then use a PNN classification, good test results on the ORL face database.
CODEdctannprotected
- DCT-ANN Based Face Recognition
MATLABfacedctlocprot
- Face Recognition Based on Overlapping DCT
dct
- DCT离散余弦变换用于人脸识别,识别率高于PCA-DCT discrete cosine transform for face recognition, the recognition rate is higher than PCA
v1.9
- 程序用vc6.0编写,基于离散余弦变换DCT和bp神经网络的人脸识别。采用ORL人脸库,对图像进行DCT低通滤波,再用BPNN进行训练或识别,样本空间内识别效果好。设计流程参考了本站 yaxuan 的v3.3(http://www.pudn.com/downloads330/sourcecode/math/detail1452162.html)(本程序不包含原作的粒子群修正权值及网络结构调整等功能,但调整了训练样本的排列顺序) 感谢原作者,若有侵权我会删除此上传^ ^-Vc6.0 procedu