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一篇很不错的关于人脸表情识别的论文。论文提出了一种基于人脸局部特征的表情识别方法，先选取人脸重要的局部特征,对得到的局部特征进行主成分分析,然后用支持向量机( SVM)设计局部特征分类器来确定测试表情图像中局部特征,同时设计支持向量机( SVM)表情分类器,确定表情图像的所属类别。-A very good facial expression recognition on paper. This paper proposes a feature based on local expression
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ImagesIEEE上有关图像处理的论文：基于结构分类系统的人耳识别
-Structure Classifier System For Ear Recognition
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Face recognition system using SVM-based classifier
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提出了一种基于DCT提取人脸特征技术和支持向量机分类模型的人脸识别方法。利用离
散余弦变换可提取人脸可识别的大部分信息,而支持向量机作为分类器,在处理小样本、高维数等
方面具有独特的优势,且泛化能力很强,无需先验知识。从ORL 人脸库上的实验结果可以看出,
DCT特征提取是很有效的,且SVM的分类性能优于最近邻分类器,同时提高了整个系统的运算速
度。-A face recognition method based on DCT for face feature extractio
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在这篇文章中，我们主要阐述了基于PCA和LDA的人脸识别技术。这个技术包含两个步骤：首先，我们通过PCA将人脸图片从原始向量空间中提取到子向量空间——特征脸空间；然后，再通过LDA获得一个线性分类器。-In this article, we mainly elaborated based on PCA and LDA face recognition technology. This technique consists of two steps: First, we will face ima
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face recognition is the most important
challenging in the research area of computer vision.
Different type of illumination takes place from dim light
condition to dark light condition. Two types of condition
are there. a) Controlled condit
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为了实现复杂环境下的人脸特征有效表达，提出一种改进的梯度方向直方图（ＨＯＧ）人脸识别方法．首先以人脸图像网格作为采样窗口并在其上提取 ＨＯＧ特征；然后将所有网格 ＨＯＧ特征向量进行组合，实现整个人脸特
征表达；最后采用最近邻分类器进行识别．另外，比较了该方法与Ｇａｂｏｒ小波和局部二值模式（ＬＢＰ）２种著名的人脸
局部特征表示方法的优劣．实验结果表明，在调优的 ＨＯＧ参数下，在具有光照和时间环境等复杂变化的ＦＥＲＥＴ人
脸库中，较少维数的 ＨＯＧ特征比ＬＢＰ特征有更好的表现，而且 ＨＯ
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可以分别介绍度量距离的KNN分类器英文论文，有欧式和马氏距离。对模式识别十分重要的作用，可以帮助新手更好的理解KNN原理，对人脸识别有着很好的演示作用。-KNN classifier can respectively introduces measure distance English papers, style and markov distance. For pattern recognition is an important role, can help beginners a bet
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Face recognition system using k-nearest neighbour and support vector machine as classifier
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