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《人脸识别原理及算法——动态人脸识别系统研究》—第3章3.4节利用数学算子进行探测

本节书摘来自异步社区《人脸识别原理及算法——动态人脸识别系统研究》一书中的第3章3.4节利用数学算子进行探测,作者 沈理 , 刘翼光 , 熊志勇,更多章节内容可以访问云栖社区“异步社区”公众号查看。 3.4 利用数学算子进行探测人脸识别原理及算法——动态人脸识别系统研究上述两种特征探测方法,或多或少地都利用了特征的语义信息,所要探测的特征的物理意义都很明确,如眼睛、鼻子、嘴等,而California大学Santa Barbara分校的Manjunath、Shekhar和Von der Malsburg等人提出的方法是针对图像本身固有的结构特征,如纹理结构、边缘、对称结构等,利用图像的小波变换来进行特征提取[93]。 3.4.1 特征探测模型Manjunath、Shekhar和von der Malsburg等人[55, 93]认为,视觉皮层的细胞可以分成3类:简单的、复杂的以及超复杂的。其中超复杂视觉细胞具有端抑制特性,亦即细胞的接受域能够响应较短的线段以及线段的末端,并且当线段的长度增加时,响应程度减小。由此,可以根据视觉细胞所具有的端抑制特性,利用相应的小波变换函数来提取图像的局部...

《人脸识别原理及算法——动态人脸识别系统研究》—第5章5.1节引言

本节书摘来自异步社区《人脸识别原理及算法——动态人脸识别系统研究》一书中的第5章5.1节引言,作者 沈理 , 刘翼光 , 熊志勇,更多章节内容可以访问云栖社区“异步社区”公众号查看。 第5章 基于主成分分析方法的人脸图像识别及人脸局部特征探测5.1 引言人脸识别原理及算法——动态人脸识别系统研究主成分分析(Principal Component Analysis,PCA)方法很早就由Cambridge 大学的J.Kitter等人[17, 101, 102]应用于模式识别领域。Carnegie Mellon大学的Kumar等人[103]提出了一个基于PCA方法的过滤器来分析模式间的统计相关性。 Sirovich和Kirby[47, 48]最早应用PCA方法来表示人脸集合,通过构造人脸图像集合的相关联集合,并对该关联集合进行KL(Karhunen-Loeve)变换,得到人脸图像集合的主成分集。这些主成分之间相互正交,形成一个坐标系,其中每个坐标轴都是一幅图像,Sirovich等人称之为特征图像(Eigenpicture),相应的坐标系称为特征空间(Eigenspace),将实际的人脸图像向...

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