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计算机人脸识别技术( Face Reocgnition)就利用计算机分析人脸图像,从中提取出有效的识别信息,用来辨认身份的一门技术。[ 1 ]即对已知人脸进行标准化处理后,通过某种方法和数据库中的人脸样本进行匹配,寻找库中对应人脸及该人脸相关信息。人脸自动识别系统有两个主要技术环节,一是人脸定位,即从输入图像中找到人脸存在的位置,将人脸从背景中分割出来,二是对标准化后的人脸图像进行特征提取和识别。本文中介绍的PCA (特征脸)方法就是一种常用的人脸
特征提取方法。-Computer Fac
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) 使用分块的主成分分析方法(PCA)对人脸图像进行压缩编码。针对PCA方法计算量大的缺点,首先把问题转化成奇异值分解(SVD)问题,然后设计了特征空间的更新算法,通过递推,简化每一步计算的计算量,达到了实时编码的要求。 4) 在Windows平台下基于Video for Windows(VFW)接口开发了人脸视频图像编码和解码的实验系统,该系统实现了图像采集、图像显示、编码、解码等功能。-) The use of sub-blocks of principal component analys
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the code conducts the image compression of the gray scale image up to 90 using 4 algos fft wavelet pca and cosine transform-the code conducts the image compression of the gray scale image up to 90 using 4 algos fft wavelet pca and cosine transform
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1 SIFT 发展历程
SIFT算法由D.G.Lowe 1999年提出，2004年完善总结。后来Y.Ke将其描述子部分用PCA代替直方图的方式，对其进行改进。
2 SIFT 主要思想
SIFT算法是一种提取局部特征的算法，在尺度空间寻找极值点，提取位置，尺度，旋转不变量。
3 SIFT算法的主要特点：
a) SIFT特征是图像的局部特征，其对旋转、尺度缩放、亮度变化保持不变性，对视角变化、仿射变换、噪声也保持一定程度的稳定性。
b) 独特性(Distinctive
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This toolbox is meant to facilitate the manipulation of images and video in Matlab. Its purpose is to complement, not replace, Matlab's Image Processing Toolbox, and in fact it requires that the Matlab Image Toolbox be installed. Emphasis has been pl
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非常经典的特征提取算法，经常用来做降维方法，但是也可以直接用来做特征提取，很适合图像处理入门，在人脸识别也经常用到(Very classic feature extraction algorithm, often used to do dimensionality reduction methods, but can also be used directly to do feature extraction, it is suitable for image processing, in fa
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使用pca方法对图像进行特征提取，对训练集的20个人的共一百张人脸进行训练，使用adaboost算法生成强分类器，可以对测试集的人脸图片进行识别，且识别率较高(The PCA method is used to extract the features of the image, and the training is carried out for a total of 100 faces of 20 people in the training set. The AdaBoost algor
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