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基于奇异值分解的人脸识别方法 梁毅雄 龚卫国 潘英俊 李伟红 刘嘉敏 张红梅 提出了一种将傅里叶变换和奇异值分解相结合的人脸自动识别方法.首先对人脸图像进行傅里叶变换,得到其具有位移不变特性的振幅谱表征.其次,从所有训练图像样本的振幅谱表征中给定标准脸并对其进行奇异值分解,求出标准特征矩阵,再将人脸的振幅谱表征投影到标准特征矩阵后得到的投影系数作为该人脸的模式特征.然后,对经典的最近邻分类器算法进行了改进,并采用模式特征之间的欧式距离作为相似性度量,从而完成对未知人脸的识别.采用ORL

SLIC主要运用K-means聚类算法进行超像素的处理，聚类算法中的距离度量不仅仅包括颜色空间的颜色距离还包括像素坐标的欧氏距离。所以K-means聚类的中心点由五维向量组成。其中包括，记录LAB颜色空间下的像素以及该像素点的XY坐标，由于XY坐标不能和颜色空间直接进行计算，所以添加了一个紧密度的参数。(slic superpixelSLIC mainly uses the K-means clustering algorithm for ultra pixel processing, the

(1) 读取图片 ，转换为灰度图像； (2) 对 view1.png view1.png view1.png view1.png和 View5 .png .png 将图像 按照 4x4 像素 /方格 的形式 进行 分块； (3) 考虑 边缘的相对稳定 性，以及 双目 成像 视差 规律 ，在第一幅图像分割得 到的块图像周围 20 个像素 个像素 的距离区间内由近到远进行搜索，寻找 与该块 欧氏距离最近的块作为新位置 ； (4) 计算 视差 ，将每个小块 中代表点 的视差 信息转换到整个 区间