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摘 要： 提出了一种基于改进 Ha u s d o r f f距离的人脸相似度匹配的方法， 该方法首先将人脸划分为脸型、 双眼、 鼻、 嘴等几个特征点
集， 分别计算各部分的改进 Ha u s d o r f f 距离， 然后进行加权计算相似度。利用该方法， 在 A S M( 主动形状模型) 定位人脸的基础上进
行了人脸检索。 实验表明， 利用人脸相似度计算方法对人脸特征库进行搜索， 达到 了较好的效果。同时结合 A S M 自动人脸检测， 本
方法可以全自动完成人脸匹配， 应
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人脸识别程序，采用的是knn分类器，基于类内类间距离准则，特征提取。-Face recognition process, using the knn classifier, based on within-class inter-class distance criteria, feature extraction.
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线性判别分析(LDA)是一种较为普遍的用于特征提取的线性分类方法。但是将LDA直接用于人脸识别
会遇到维数问题和“小样本”问题。人们经过研究，通过多种途径解决了这两个问题并实现了基于I,DA的人脸识
别 文章对几种基于LDA的人脸识别方法做了理论上的比较和实验数据的支持，这些方法包括Eigenfaces、Fish—
erfaceS、DLDA、VDLDA及VDFLDA。实验结果表明VDFLDA是其中最好的一种方法。-Low—dimensional feature representat
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提出了基于特征融合和模糊核判别分析(FKDA)的面部表情识别方法。首先，从每幅人脸图像中手工定
位34个基准点，作为面部表情图像的几何特征，同时采用Gabor小波变换方法对每幅表情图像进行变换，并提取基
准点处的Gabor小波系数值作为表情图像的Gabor特征；其次，利用典型相关分析技术对几何特征和Gabor特征进
行特征融合，作为表情识别的输人特征；然后，利用模糊核判别分析方法进一步提取表情的鉴别特征；最后，采用最
近邻分类器完成表情的分类识别。通过在JAFFE国际表情数据库和
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基于特征脸的人脸识别，利用PCA进行人脸识别，能很好的实现-Feature-based face recognition using PCA for face recognition, can achieve good
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This paper investigates a new face recognition system based on an efficient design of MLP classifier using each SIFT (Scale Invariant Feature Transform) keypoint as feature.
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This paper investigates a new face recognition system based on an efficient design of classifier using SIFT (Scale
Invariant Feature Transform) feature keypoint. This proposed system takes the advantage of SIFT feature which possess strong
robust
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pca人脸识别 基于代数统计的方法是使用统计学观点提取基向量，之后将人脸向量投影到基向量上，得到的投影值即为不同的人脸图像特征，这种方法利于操作，比较灵活。本次设计采用PCA方法对人脸进行降维，提取特征。
-pca face recognition based on the statistical method Generation is extracted base vectors using a statistical point of view, and then the vector
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基于PCA的人脸识别程序，特征提取采用PCA方法，分类采用近邻法进行分类，先要下载人脸数据库做实验-PCA-based face recognition program, using PCA feature extraction method, classification using nearest-neighbor classification, first download the face database to experiment
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用于脸部识别时，使用基于像素和区域的图像特征核的稀疏表示的识别算法。-When used in face recognition using image recognition algorithm based on feature pixel and regional nuclear sparse representation.
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PIVlab - 时间分辨粒子图像测速（PIV）工具：
一种基于GUI的工具，用于预处理，分析，验证，后处理，可视化和模拟PIV数据。
使用MATLAB网络研讨会进行人脸识别代码：
使用MATLAB在线讲座的人脸识别中的主要演示文件。
Gabor特征提取：
该程序生成一个自定义Gabor滤波器组; 并使用它们提取图像特征。
主成分分析：
用于特征提取；
链码：
基于MATLAB的freeman的曲面轮廓描述(PIVlab - time resolved particle
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