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Face Recognition using wavelet transform in matlab
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本文介绍了OpenCV函数库的基本用法,阐述了目前做人脸检测研究中所使用的常用检测算法,并利用OpenCV设计和实现了图像中人脸的检测,试验结果表明利用OpenCV开发人脸检测系统效率高,识别效果好。-This paper introduces the basic OpenCV library usage, on the current human face detection research commonly used in the detection algorithm, and the
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针对灰度图像，提出一种基于知识的人脸检测方法。
提出了一种给予支持向量机的人脸检测方法。
提出了一种基于小波分解的LDA人脸识别方法。
提出了一种基于小波和DCT的人脸识别方法。
提出了一种机遇CEDT和支持向量机的人脸分类和识别方法。
-For gray-scale images, a knowledge-based face detection methods. A support vector machine method of face detection. A wa
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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
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基于高波小波特征提取和神经网络的人脸检测Matlab源码。-Based on high-wave wavelet feature extraction and neural network face detection Matlab source code.
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首先进行小波变换，在此基础上进行pca特征提取，在进行lda特征提取，用于人脸识别-First, wavelet transform, in this based on pca feature extraction, feature extraction during lda for face recognition
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利用小波进行一级特征提取，在此基础上采用2dpca进行二级特征提取，用于人脸识别。-Carried out a wavelet feature extraction, in this based on the use of 2dpca for two feature extraction for face recognition.
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One of Biometrics fields is face recognition & face expression recognition ...
1- In face recognition .. we need to design authentication program by training a neural network ,there are two source codes..one of them is based on Discrete Wavelet Tr
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先用gabor 小波滤波器,做特征提取，然后用支持向量机（SVM）做分类，来实现人脸检测.需要用matlab 2010 或更新的版本才能运行-the code is used for face detection.Firstly it use gabor wavelet filter for feature extraction,Secondly it use support vector machine (SVM）for classification.matlab 2010 required.
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基于Yale-B和CMU-PIE 人脸库上的实验结果显示本文算法对复杂光照具有较强鲁棒性，具备提取复杂光照条件下人脸图像有效特征的能力。小波变换 特征提取 matlab仿真-Experimental results based on Yale-B and CMU-PIE face show that the proposed algorithm has a strong light on the complexity of robustness, with the extraction of
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Gabor小波变换与PCA的人脸识别代码，采用波束成形技术的BER计算，现代信号处理中谱估计在matlab中的使用。- Gabor wavelet transform and PCA face recognition code, By applying the beam forming technology of BER Modern signal processing used in the spectral estimation in matlab.
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Gabor小波变换与PCA的人脸识别代码，用于信号特征提取、信号消噪，内含心电信号数据及运用MATLAB写的源代码。- Gabor wavelet transform and PCA face recognition code, For feature extraction, signal de-noising, ECG data and includes source code written in MATLAB.
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现代信号处理中谱估计在matlab中的使用，matlab程序运行时导入数据文件作为输入参数，Gabor小波变换与PCA的人脸识别代码。- Modern signal processing used in the spectral estimation in matlab, Import data files as input parameters matlab program is running, Gabor wavelet transform and PCA face recognition
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遗传算法无功优化，Gabor小波变换与PCA的人脸识别代码，在matlab R2009b调试通过。- Genetic algorithm based reactive power optimization, Gabor wavelet transform and PCA face recognition code, In matlab R2009b debugging through.
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阵列信号处理的高分辨率估计，Gabor小波变换与PCA的人脸识别代码，现代信号处理中谱估计在matlab中的使用。- High-resolution array signal processing estimates, Gabor wavelet transform and PCA face recognition code, Modern signal processing used in the spectral estimation in matlab.
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内含心电信号数据及运用MATLAB写的源代码，基于小波变换的数字水印算法matlab代码，Gabor小波变换与PCA的人脸识别代码。- ECG data and includes source code written in MATLAB, Based on wavelet transform digital watermarking algorithm matlab code, Gabor wavelet transform and PCA face recognition code.
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使用拉亚普诺夫指数的公式，Gabor小波变换与PCA的人脸识别代码，现代信号处理中谱估计在matlab中的使用。- Raya Punuo Fu index using the formula, Gabor wavelet transform and PCA face recognition code, Modern signal processing used in the spectral estimation in matlab.
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电力系统暂态稳定程序，可以进行暂态稳定计算,Gabor小波变换与PCA的人脸识别代码，内含心电信号数据及运用MATLAB写的源代码。- Power System Transient Stability Program, can be transient stability, Gabor wavelet transform and PCA face recognition code, ECG data and includes source code written in MATLAB.
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详细讲解了25个MATLAB图像与视频处理实用案例（含可运行程序），涉及雾霾去噪、答题卡自动阅卷、肺部图像分割、小波数字水印、图像检索、人脸二维码识别、车牌定位及识别、霍夫曼图像压缩、手写数字识别、英文字符文本识别、眼前节组织提取、全景图像拼接、小波图像融合、基于语音识别的音频信号模拟灯控、路面裂缝检测识别、视频运动估计追踪、Simulink图像处理等多项重要技术(Explain in detail the 25 MATLAB image and video processing utility
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将理论知识、科学研究和工程实践有机结合起来，内容涉及数字图像处理和识别技术的方方面面，包括图像的点运算、几何变换、空域和频域滤波、小波变换、图像复原、形态学处理、图像分割以及图像特征提取的相关内容；同时对于机器视觉进行了前导性的探究，重点介绍了两种目前在工程技术领域非常流行的分类技术——人工神经网络（ANN）和支持向量机（SVM），并在人脸识别这样的热点问题中结束《精通Matlab数字图像处理与识别》。(Combining theoretical knowledge, scientific re
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