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Fisherfaces的人脸匹配,使您可以创建和修改三维线性子空间的脸。
我们开发了一种人脸识别算法大照明方向和面部表情的变化是不敏感的神器出山:www.shenqi73.com。以一个模式分类方法,我们认为每个像素的图像作为一个高维空间中的坐标。我们的观察,利用一个特别的脸的图像,根据不同的照明,但固定的姿势,趴在3D线性子空间的高维图像空间中,如果面对的是一个没有阴影的朗伯表面。
然而,由于面临的不是真正的朗伯表面,确实产生自阴影,图像会偏离这种线性子空间。而不是显式建模这种偏差,线性子空间的方式贴现误差大,面对这些地区的项目形象融入。我们的预测方法是基于Fisher线性判别,并产生良好的分离在一个低维子空间,即使在恶劣的变化,在照明和面部表情的类。
特征脸的技术,以直线状突出的图像空间到低维子空间的基础上的另一种方法,也有类似的计算要求。然而,大量的实验结果表明,提出了“Fisherface的”方法错误率较低的特征脸比哈佛和耶鲁大学FASE数据库技术测试。
指数条款:外观视觉,人脸识别,光照不变性,Fisher线性判别,人脸识别,人脸匹配,面部识别,PCA,主成分分析,Fisherfaces式。
要求:
·Matlab图像处理工具箱