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1509.04887.pdf论文翻译AnImprovedAlgorithmforEyeCornerDetectionAnirbanDasgupta,...在第一步中,我们使用基于Haarlike的分类器检测人脸和眼睛特性。然后我们将巩膜，从检测到的眼睛区域。从分段的巩膜，我们分离出一个近似眼睑轮廓。
基于Adaboost算法的人脸检测定位，采用Haar-Like进行特征提取；最后结合传统PCA算法以及改进后的PCA+LDA算法对人脸库进行识别，通过Matlab实验比较二者的性能
5、谷歌浏览器网页翻译（其它浏览器也有此功能，我比较喜欢谷歌的）.地址：.https://.so.bban.fun/.介绍：当我们在浏览器上搜索外文文献论文时，出来的都是英文或其它外文文字，这样看起来很费劲。.其实在众多浏览器都有网页翻译功能，比如谷歌浏览器，用...
2、阅读有关Haar小波变换的文献资料12篇以上，并完成其中的两篇外文文献的翻译，按要求撰写文献综述和开题报告；3、利用Harr小波对图像进行分解和重构，分析结果并与其它小波分解、重构效果比较；4、按要求完成毕业论文。展开
手动Haar-like特征通过简单的逐块计算来表征低级图像的外观和上下文信息。结节的外观和纹理线索可以通过单块和成对块的Haar-like特征量化。手动HOG特征HOG使用局部方向梯度直方图描述感兴趣对象形状的一种低级描述符。
参考文献：[1]浅析人脸检测之Haar分类器方法：Haar特征、积分图、AdaBoost、级联[2]浅析人脸检测之Haar分类器方法[3]Haar+cascadeAdaBoost分类器学习训练总结[4]OpenCV中的Haar+Adaboost（一）：Haar特征详细介绍[5]Adaboost算法结合Haar-like
论文中一共设计了四种特征，叫做haar-likefeature分别是下面图1中的四种，后来的学者又设计了更丰富的类似特征，如图2。这些特征都很简单，就是分别将白色和黑色区域中的所有像素相加，然后做差。例如图1中的A特征，首先计算两个区域像素和
145.总结与展望155.1本文总结155.2展望15基于GUI的界面16参考文献18附录20致谢24人脸识别系统的设计引言随着科技的快速发展，上世纪80年
YouOnlyLookOnce——Unified,Real-TimeObjectDetection论文翻译——中文版
图像特征提取三宝:HOG特征、LBP特征、Haar-like特征(994)LSTM论文翻译-《UnderstandingLSTMNetworks》(899)hog源码分析(868)评论排行caffe在wind...
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本文从研究与两方面对课题进行探讨,首先,采用中星微芯片USB摄像头采集人脸信息;然后进行图像预处理,包括滤波去噪、图像灰度化、直方图均衡化等,基于Adaboo...
这种方法的复杂度极高,所以又被称为exhaustivesearch。在人脸识别中,由于使用了Haar特征,因此可以借助PaulViola和MichaelJones提出的积分图,使检测在常规时间内完成。但并不是每...