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2013年11月，“TH—IDvs视频监控人脸识别技术与系统”在清华大学通过了专家鉴定。专家给出的评价是。该项目提高了我国视频监控中人脸识别技术水平和系统研发能力，总体达到国际先进、国内领先水平。 相似文献
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因为人脸图像的特殊性,人脸识别也是模式识别中难度最高的课题之一,此技术要达到完成成熟尚有较大的改进空间.本文通过用矩阵分解MF（matrix factorization）的思想来优化人脸识别的经典算法-主成分分析算法PCA（PrinciPle ComPonent Analysis）,有机地把矩阵分解与降维方法结合在一起,为其他降维方法如LDA提供新的视角. 相似文献
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85.
86.
为了解决由姿态和光照变化引起的误识率,提出了一种利用稀疏统计形变模型,进行三维人脸形状重建,通过调整角度,解决人脸图像姿态发生改变的方法.运用球面谐波商图像的方法,估计原始输入图像的光照属性,对生成的模型进行标准化的姿态和光照重构,解决了原始输入图像中由于姿态和光照不同所引起的识别误差.实验表明,该方法能够有效地提高对三维人脸的识别率. 相似文献
87.
文章首先对人脸图像做三层小波变换,分析了小波分解后的各个小波子带图像,研究了每一个小波子带单独运用主成份分析方法进行人脸识别的识别率,然后利用Boosting算法中的投票组合原则,组合各小波子带来进行人脸识别,与传统的主成份分析方法相比,具有更高的识别率. 相似文献
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90.
提出了一种基于稀疏分解的不同光照和姿态的人脸识别方法。通过给定的样本为每一类人脸图像训练一个特定的字典,使得在稀疏限制条件下,图像的表示误差最小。将测试图像投影到每一个字典的原子所形成的空间,然后利用误差向量进行分类。为了处理不同光照和姿态问题,采用了基于反照率估计的姿态的重照技术产生同一个人的不同光照条件下的多幅正面图像,从而使得本文方法能够在只有极少数训练图像的条件下获得很高的识别率。通过采用公用数据库中的人脸图像进行验证表明本文方法能够有效的实现不同光照和姿态条件下的人脸识别,其在性能方面比现有大多数方法更优。 相似文献