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计算机应用与软件Vol32No．ComputerApplicationsSoftwareAug．2015一种基于多尺度LBPH特征的快速人脸识别算法（上海城市管理职业技术学院人文与信息技术学院上海200438）收稿日期：2014－03－13。
基于Gabor和LBPH的人脸识别算法研究及应用设计.张伟.【摘要】：人脸识别是计算机视觉和人工智能领域最富有挑战性的研究课题之一。.随着社会的发展,人们对于身份识别的准确性、快速性和安全性提出了更高的需求。.生物识别技术因为其自身的优势得到了...
专业专心专注专业资料参考首选审定成绩：毕业设计（论文）设计（论文）题目：改进LBP的人脸识别算法研究答辩组负责人填表时间：2015专业专心专注专业资料参考首选在各种生物特征识别方法中，自动人脸识别有其自身特殊的优势，因而在生物识别中有着重要的地位。
前面介绍了使用特征脸法进行人脸识别，这里介绍一下OpenCV人脸识别的另外两种算法，一种是FisherFace算法，一种是LBPH算法。
3LBPH人脸识别关键部分源码.以OpenCV2.4.9为例，LBPH类源码该文件——opencv2.4.9\sources\modules\contrib\src\facerec.cpp中，如LBPH类创建函数的声明及实现如下：.由代码可见LBPH使用圆形LBP算子，默认情况下，圆的半径是1，采样点P为8，x方向和y方向上的分区个数都为8，即有8...
这里我还是用上次推文的代码来测试一下LBPH人脸识别模型，仍然只需要改一行代码，即是：然后就可以和上次推文一样获得一个简单的基于LBPH的人脸识别demo了。Dlib人脸检测¶原理¶Dlib是一款优秀的跨平台开源的C++工具库，该库使用C++编写，具有
毕业设计：基于OpenCV的人脸识别算法（终稿）.doc,安徽工业大工商学院毕业学士论文基于OpenCV的人脸识别姓名：申请学位级别：专业：指导教师：摘要人脸在社会交往中扮演着十分重要的角色，是人类在确定一个人身份时所采用的最普通的...
为了解决上述问题,本文研究并分析了现有的的人脸识别算法,总结人脸识别算法的优势与不足。重点研究了2D-Gabor和LBPH算法的人脸特征提取方法,由于2D-Gabor提取人脸特征时会产生大量冗余信息,所以本文提出了现将2D-Gabor进行加权、降维、改进处理,然后
一、人脸识别算法之特征脸方法（Eigenface）1、原理介绍及数据收集特征脸方法主要是基于PCA降维实现。详细介绍和主要思想可以参考...
在上一篇文章中，我们回顾了人脸识别算法的发展历程，介绍了人脸识别算法从传统机器学习算法到现在的深度学习算法的演进历程。接下来，我们将详细介绍一下人脸识别常见的应用方式，以及现在主流的人脸识别算法。1.人脸识别的主要应用方式为了讲清楚人脸识别算法的设计思路，有必要首先...
而采用人脸识别技术进行身份验证则能够很好地克服传统身份验证手段和技术的缺点。2华北电力大学本科毕业设计(论文)第一章人脸识别概述1.1生物特征识别技术和人脸识别...
折扣与优惠:团购最低可5折优惠-了解详情论文格式:Word格式(*.doc)上一篇:基于Jsp的驾校考试系统的设计与实现.doc下一篇:基于LSTM的吴语识别系统设计与实...
第32卷第8期2015年8月计算机应用与软件ComputerApplicationsandSoftwareV01.32No.8Aug.2015一种基于多尺度LBPH特征的快速人脸识别算...
人脸识别特征提取LBPH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...
前面介绍了使用特征脸法进行人脸识别,这里介绍一下OpenCV人脸识别的另外两种算法,一种是FisherFace算法,一种是LBPH算法。FisherFace算法FisherFace是基于线性判别分析(LDA)实现的...
摘要: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,...
而人脸识别技术则是人工智能最典型的应用,在国内外已有一定的研究和应用基础,尤其在公共管理、安全防盗、电商交易、身份核查、资产保护等方面,与其他生物识别技...
60参考文献62在学期间的研究成果67兰州大学硕士学位论文基于Gabor和LBPH的人脸识别算法研究及应用设计第一章引言1.1研究背景及意义在当今信息几何增...
基于Gabor和LBPH的人脸识别算法研究及应用设计-人脸识别是计算机视觉和人工智能领域最富有挑战性的研究课题之一。随着社会的发展,人们对于身份识别的准确性、快速性和安全性...
3.4.2PCA人脸识别第30-32页3.4.3LBPH人脸识别第32-33页3.4.4实验分析第33-34页3.5本章小结第34-35页第四章改进的联合贝叶斯人脸识别算法第35-44页4.1自适应...