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主分量分析(PCA ) 是统计学中分析数据的一种有效的方法, 可以将数据从高维数据空间变换到低维特征空间, 因而
可以用于数据的特征提取及压缩等方面。在该文的形状识别系统中, 用PCA 法提取图像的形状特征, 能够较好地满足识别
层的输入要求。在识别层研究了3 种识别方法: 最近邻法则、BP 网络及协同神经网络方法, 均取得了满意的实验效果。-Principal component analysis (PCA) is a statistical analysis of data in a
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图像特征识别通过神经网络训练方法实现，是学习参考的好资料-you will need first to run the file that name "charGUI4.fig" and on the right side there is a load training set where you have to train the system first, run any data that is should be from 1 to 9 and 0 like ( 1 2 3 4 5 5
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生物特征识别技术作为一种身份鉴别手段具有独特的优势。在生物特征识别系统中, 采集数据的预处
理是不可或缺的环节。以人脸识别为例, 介绍了一种在复杂背景的彩色图像中, 基于颜色和知识的生物特征预处理
方法。首先利用颜色信息从图像中分割出类肤色区域, 然后运用人脸几何特征和眼睛的提取定位人脸。仿真实验表
明, 该算法能较为准确地定位彩色图像中的正面或小角度偏转的人脸, 具有较快的运算速度。-Biometrics as an identification tool has a unique
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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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提出了一种新的基于区域的图像检索方法。与传统的基于区域的检索方法相比，论文从组成目标对象的基本结构角度出发分割图像，利用少量色彩等级更易描述对象主要构成的特性提取一组能够描述对象基本组成的区域序列。采用这些区域列的面积作为图像特征，用于图像检索。-A new region-based image retrieval. Traditional region-based retrieval methods, papers from the composition of the basic struc
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提取图像方向梯度的直方图特征，image processing（图像处理）-HOG feature extraction
Descr iption
This program is used to extract HOG(Histograms of oriented gradients) features from images. The integral histogram is used for fast histogram extraction. Both APIs and b
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1、 从网上下载人脸图像，构建人脸训练数据库和测试数据库，采用K-L变换进行特征脸提取，并实现人脸识别。通过K-L变换在人脸识别中的应用，加深对所学内容的理解和感性认识。-1, face image downloaded from the Internet, the construction of the training and test database face database, using K-L transform features face extraction, and real
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由灰度共生矩阵提取常用特征，实现对图像纹理特征的分析-Extracted from the GLCM common characteristics, to achieve image texture features analysis
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彼得可谓西的利用相位信息提取特征的文献，非常经典，对边缘的提取效果较好-The use of phase information extracted features can be described as literature Peter West, very classic, edge extraction is better
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随着现代社会的发展，信息的形式和数量正在迅猛增长。其中很大一部分是图像，图像可以把事物生动地呈现在我们面前，让我们更直观地接受信息。同时，计算机已经作为一种人们普遍使用的工具为人们的生产生活服务。从图像中提取文字属于信息智能化处理的前沿课题，是当前人工智能与模式识别领域中的研究热点。由于文字具有高级语义特征，对图片内容的理解、索引、检索具有重要作用，因此，研究图片文字提取具有重要的实际意义。又由于静态图像文字提取是动态图像文字提取的基础，故着重介绍了静态图像文字提取技术。(With the de
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