下载此文档

基于稀疏表示和特征选择的人脸识别方法研究的中期报告.docx


文档分类:论文 | 页数:约2页 举报非法文档有奖
1/2
下载提示
  • 1.该资料是网友上传的,本站提供全文预览,预览什么样,下载就什么样。
  • 2.下载该文档所得收入归上传者、原创者。
  • 3.下载的文档,不会出现我们的网址水印。
1/2 下载此文档
文档列表 文档介绍
该【基于稀疏表示和特征选择的人脸识别方法研究的中期报告 】是由【niuww】上传分享,文档一共【2】页,该文档可以免费在线阅读,需要了解更多关于【基于稀疏表示和特征选择的人脸识别方法研究的中期报告 】的内容,可以使用淘豆网的站内搜索功能,选择自己适合的文档,以下文字是截取该文章内的部分文字,如需要获得完整电子版,请下载此文档到您的设备,方便您编辑和打印。基于稀疏表示和特征选择的人脸识别方法研究的中期报告一、概述人脸识别一直是计算机视觉领域的研究热点之一。传统的人脸识别方法主要基于特征提取和分类器设计,但这种方法存在识别率低、对噪声敏感、易受人脸姿态变化等问题。稀疏表示和特征选择作为新的研究方向,主要通过对人脸图像进行稀疏表示和特征选择,从而提高人脸识别的鲁棒性和精度。本研究的目的在于基于稀疏表示和特征选择的方法,对人脸识别做进一步的研究和实现。本篇中期报告主要介绍了前期的研究进展和下一步的研究计划。二、,人脸图像被表示成一个稀疏线性组合的形式,可以有效地提取图像的局部特征。通过求解优化问题,可以得到每个样本的稀疏系数,从而实现对人脸图像的分类和识别。,我们采用了特征选择方法,即选择最能代表样本之间差异的特征。本研究针对每个人脸图像,采用了多种特征选择方法,包括Fisher判别分析、互信息和基于L1正则化的特征选择等。,我们将进一步探索和研究以下方向:(1)研究不同特征选择方法对人脸识别结果的影响,探究最适合人脸识别的特征选择方法。(2)研究如何将稀疏表示模型与特征选择方法结合起来,以提高人脸识别的精度和鲁棒性。(3)尝试使用深度学****等新技术,进一步提升人脸识别的水平。三、总结本研究基于稀疏表示和特征选择的方法,旨在提高人脸识别的准确率和鲁棒性。经过前期的研究工作,我们已经建立了基本的研究框架和模型,下一步将在特征选择和模型优化方面进一步探索和研究。我们相信,通过不断的努力和研究,我们能够取得更好的研究成果和科研进展。

基于稀疏表示和特征选择的人脸识别方法研究的中期报告 来自淘豆网www.taodocs.com转载请标明出处.

相关文档 更多>>
非法内容举报中心
文档信息
  • 页数2
  • 收藏数0 收藏
  • 顶次数0
  • 上传人niuww
  • 文件大小10 KB
  • 时间2024-04-14