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EAR
- 人耳识别技术是20世纪90年代末开始兴起的一种生物特征识别技术,与其它生物特征识别技术比较具有以下几个特点:(1)与人脸识别方法比较,耳识别方法不受面部表情、化妆品和胡须变化的影响,同时保留了面部识别图象采集方便的优点,与人脸相比,整个人耳的颜色更加一致、图像尺寸更小,数据处理量也更小。(2)与指纹识别方法比较,耳图象的获取是一种被动方式,即通过非接触方式获取耳图像,不存在通过接触传染疾病的机会,因此,其信息获取方式具有容易被人接受的优点。(3)与虹膜识别方法比较,首先,由于人脸和头发的存在,需
JAVA
- 基于JAVA实现的图像特征提取源代码 图像特征提取的源代码,使用sobel算子提取图像边缘,使用hu矩提取图像形状特征,使用颜色中心矩提取图像颜色特征,请使用eclipes导入该工程并运行test文件(可将test文件中去掉一些注释部分运行更多功能)。-JAVA based on the realization of the image feature extraction image feature extraction source code source code, use the sob
imageindex
- 基于内容的图像检索中的一些关键环节:特征提取:颜色直方图;纹理特征等 相似度:马氏距离,欧氏距离等 相关反馈:机器学习方法,如SVM,神经网络等 检索与分类:两个很相似的样本距离很小,虽然两个不相似的样本距离未必很大 -image index based on texture
Color-feature-extraction
- 使用颜色矩提取图像中的特征提取,即颜色矩特征提取。使用颜色矩提取颜色特征。-The use color moment to extract the image feature extraction, namely the color moment feature extraction