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1.
为了解决在深度学习提取人脸图像特征时,易忽略其局部结构特征和缺乏对其旋转不变性学习的问题,提出了一种基于单演局部二值模式(MBP)与深度学习相结合的高效率人脸识别方法。首先,用多尺度单演滤波器对图像进行滤波,得到幅值和方向信息;其次,用LBP算法和象限比特的方法进行编码,分块计算组合其直方图特征;然后,将提取的单演特征作为深度信念网络(DBN)的输入,逐层训练优化网络参数,得到优异的网络模型;最后,将训练好的DBN网络在ORL人脸数据库上进行人脸识别实验,进行识别率计算,其识别率为98.75%。所提出的方法使用无监督的贪婪算法,隐藏层设定为2层,使用反向传播算法优化网络。相较于已知的人脸识别方法,MBP+DBN算法对光照、表情和部分遮挡变化具有较好的鲁棒性,在人脸识别中识别率较高,具有一定的优势,为图像特征提供了一种新的识别方法。 相似文献
2.
人脸识别技术是一种根据人脸的特征信息进行身份判定的技术,此技术经过几十年的发展,由弱人工智能向强人工智能转化,论文提出了一种Python语言利用LBPH算法提取人脸特征、实现人脸识别的方法。 相似文献
3.
对于一些零件图形较复杂的排样问题,由于其自身形状的原因,不管如何排样,都会存在残料。针对这一问题,结合图论的基本原理,提出了一种基于图论的排样残料特征提取算法。首先建立几何规则,对排样图进行处理后建立有向图,将残料特征提取问题转化为求图的内部面问题;然后构建了一种基于深度遍历的链式搜索算法对简化后的图进行遍历,提取出残料特征;最后给出了算法的流程,并以实例验证了该方法的有效性。 相似文献
4.
对于一些零件图形较复杂的排样问题,由于其自身形状的原因,不管如何排样,都会存在残料。针对这一问题,结合图论的基本原理,提出了一种基于图论的排样残料特征提取算法。首先建立几何规则,对排样图进行处理后建立有向图,将残料特征提取问题转化为求图的内部面问题;然后构建了一种基于深度遍历的链式搜索算法对简化后的图进行遍历,提取出残料特征;最后给出了算法的流程,并以实例验证了该方法的有效性。 相似文献
5.
6.
在信息量剧增的现代社会,如何从海量信息中分析、提取出有用的特征信息,对于证券金融业有着极为重要的意义.Python是一种高效的动态编程语言,拥有众多的函数库,在网络数据挖掘,分析有广泛应用.本文对Python语言在金融证券业进行数据分析的应用进行了探讨. 相似文献
7.
8.
一般的人脸识别系统主要包括图像与处理、人脸定位、特征提取、样本学习和识别过程四部分,其中人脸定位和特征提取的好坏直接影响到识别效果,文章研究的是特征提取方法中人眼定位算法,该算法利用vusya1 c++编写程序,在人脸粗定位的基础上进行,缩小了搜索范围,实现人眼定位. 相似文献
9.
10.
随着我国数据库技术和现代信息技术的迅猛发展和不断完善,图像挖掘技术也开始发展起来,现如今已广泛应用于各个领域中。在使用数据挖掘方法进行挖掘前,进行预处理,十分重要。本文就从图像挖掘中的图像预处理技术入手,全面分析和探讨了图像预处理技术中的可视特征提取、对象识别和空间关系获取、数据规约这三个预处理方法,旨在促进图像挖掘及图像预处理技术的进一步完善和快速发展,从而发挥其应有的重要作用,以供借鉴参考。 相似文献