温馨提示：由于个人手机设置不同，如果发现不能下载，请复制以下地址【https://www.wenke99.com/d-9219695.html】到电脑端继续下载（重复下载不扣费）。
1: 本站所有资源如无特殊说明，都需要本地电脑安装OFFICE2007和PDF阅读器。 2: 试题试卷类文档，如果标题没有明确说明有答案则都视为没有答案，请知晓。 3: 文件的所有权益归上传用户所有。 4. 未经权益所有人同意不得将文件中的内容挪作商业或盈利用途。 5. 本站仅提供交流平台，并不能对任何下载内容负责。 6. 下载文件中如有侵权或不适当内容，请与我们联系，我们立即纠正。 7. 本站不保证下载资源的准确性、安全性和完整性, 同时也不承担用户因使用这些下载资源对自己和他人造成任何形式的伤害或损失。
本文（数字图像处理课程设计——人脸检测与识别(共8页).doc）为本站会员（晟***）主动上传，文客久久仅提供信息存储空间，仅对用户上传内容的表现方式做保护处理，对上载内容本身不做任何修改或编辑。 若此文所含内容侵犯了您的版权或隐私，请立即通知文客久久（发送邮件至hr@wenke99.com或直接QQ联系客服），我们立即给予删除！
精选优质文档-倾情为你奉上数字图像处理课程设计人脸检测与识别课程设计1、 简介人脸检测与识别是当前模式识别领域的一个前沿课题，人脸识别技术就是利用计算机技术，根据数据库的人脸图像，分析提取出有效的识别信息，用来“辨认”身份的技术。人脸识别是模式识别研究的一个热点,它在身份鉴别、信用卡识别,护照的核对及监控系统等方面有着广泛的应用。人脸图像由于受光照、表情以及姿态等因素的影响,使得同一个人的脸像矩阵差异也比较大。因此,进行人脸识别时,所选取的特征必须对上述因素具备一定的稳定性和不变性.主元分析(PCA)方法是一种有效的特征提取方法,将人脸图像表示成一个列向量,经过PCA变换后,不仅可以有效地降低其维数,同时又能保留所需要的识别信息,这些信息对光照、表情以及姿态具有一定的不敏感性.在获得有效的特征向量后,关键问题是设计具有良好分类能力和鲁棒性的分类器.支持向量机(SVM)模式识别方法,兼顾训练误差和泛化能力,在解决小样本、非线性及高维
Copyright © 2018-2021 Wenke99.com All rights reserved
工信部备案号：浙ICP备20026746号-2
公安局备案号：浙公网安备33038302330469号
本站为C2C交文档易平台，即用户上传的文档直接卖给下载用户，本站只是网络服务中间平台，所有原创文档下载所得归上传人所有，若您发现上传作品侵犯了您的权利，请立刻联系网站客服并提供证据，平台将在3个工作日内予以改正。
