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Basedonwaveletanalysisandprincipalcomponentanalysi
- 基于小波分析和主成分分析的人脸识别研究随着社会的发展，社会各个方面对快速有效的身份验证的要求日益迫切。由 于生物特征是人的内在属性，具有很强的自身稳定性和个体差异性，因此是身份 验证的理想依据。其中利用人脸特征又是最自然直接的手段，相比其他生物特征， 它具有直接、友好、方便的特点，易于为用户接受。从而，人脸识别吸引了越来 越多来自计算机视觉和信号处理等领域的关注，成为模式识别、图像处理等学科 的研究热点。-Based on wavelet analysis and princ
Facerecognition
- 人脸识别因其在安全验证系统、信用卡验证、医学、档案管理、视频会 议、人机交互、系统公安(罪犯识别等)等方面的巨大应用前景而越来越成为 当前模式识别和人工智能领域的一个研究热点。 本文提出了基于24位彩色图像对人脸进行识别的方法，介绍的主要内容是图像处理，它在整个软件中占有极其重要的地位，图像处理的好坏直接影响着定位和识别的准确率。本软件主要用到的图像处理技术是：光线补偿、高斯平滑和二值化。在识别前，先对图像进行补光处理，再通过肤色获得可能的脸部区域，最后根据人脸固有眼睛的对称性来确
MoAT7.1
- This paper identifies a novel feature space to address the problem of human face recognition from still images. This based on the PCA space of the features extracted by a new multiresolution analysis tool called Fast Discrete Curvelet Transfo
wavelets
- an introduction to wavelets -Wavelets are mathematical functions that cut up data into di® erent frequency components, and then study each component with a resolution matched to its scale. They have advantages over traditional Fourier method
Watermarking-Algorithm-Block
- ：利用小波分块思想，结合Arnold 变换算法，提出了一种基于小波分块的水印算法，并且利用人类视觉系统的掩蔽特性，使 水印的不可感知性和鲁棒性得到很好的统一-: The use of wavelet blocks thinking, combined with Arnold transform algorithm, a block of the watermark based on wavelet algorithm, and using the masking properties of
Simulation-visual-mechanism
- 提出一个小波域多尺度马尔柯夫随机场模型用于模拟视觉系统在图像分割中的若干功能。针对人类视觉系统具有特征检测器、等级层次性、双向连续性、学习机制等功能，对输入场景，该模型用小波变换提供该场景图像的稀疏表示，模拟特征检测器功能 用金字塔结构模拟等级层次性 用两类信息流模拟双向连接性，分别刻画自底向上的输入图像特征提取过程以及自顶向下的反馈过程 用迭代过程模拟学习机制 采用多尺度马尔柯夫随机场模型实现图像分割。-Put forward a wavelet domain multi-scale mark
The-sound-tech-based-on-Labview
- 基于Labview的声音检测技术CAA文献，可鉴别人声，运用了Matlab小波分析。-Labview-based voice detection technology CAA literature, can identify the human voice, the use of Matlab wavelet analysis.
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- In this paper, a new scaling-based image-adaptive watermarking system has been presented, which exploits human visual model for adapting the watermark data to local properties of the host image. Its improved robustness is due to embedding in