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搜索资源列表

  1. 人耳识别中的图像归一化研究

  2. 图像归一化人耳识别中的图像归一化研究人耳识别中的图像归一化研究

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2009-05-18
    • 文件大小：299008
    • 提供者：lwj9419

  1. 基于Mellin变换和Mel频率分析的非特定人语音识别特征研究

  2. 提出了一种结合Mellin变换和Mel频率分析的语音信号特征——MMCC特征．该特征利用Mellin变换的尺度不变性质，抑制了特征参数受不同说话人声道变化的影响，同时结合Mel频率的人耳听觉特性，改善了特征的鲁棒性，适合于非特定人识别系统的应用．仿真结果表明，采用MMCC特征的非特定人语音识别系统，其识别效果优于采用LPCC特征、MFCC特征和MMTLS特征的非特定人语音识别系统．

  3. 所属分类：C++

    • 发布日期：2009-12-23
    • 文件大小：387072
    • 提供者：viviantena

  1. 人耳识别毕业设计（论文）开题报告

  2. 这篇报告是本科生毕业论文（设计）关于人耳识别的开题报告的例子，包括国内外研究进展，课题背景及开展课题研究的意义，研究方法、内容和预期目标，进度安排及参考文献……

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2010-05-03
    • 文件大小：392192
    • 提供者：ustberxlc

  1. Recognition System.rar

  2. 研究生模式识别课程设计做的人耳识别程序，有详细的注释，以及各个函数的功能，并且很人性化

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2010-11-26
    • 文件大小：37888
    • 提供者：jcjssys

  1. 基于ICA的非线性自适应特征融合的人耳识别

  2. 人耳识别是一个有待研究的生物特征识别技术，将人耳和人脸特征融合以提高识别性能是一个有前景的研究方向

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2010-12-23
    • 文件大小：662528
    • 提供者：maverickfei

  1. 本科毕业设计——人耳识别(SIFT&OIFT)

  2. 人耳识别技术是一种新的生物特征识别技术，由于人耳独特的生理特征结构和生理位置，以及其不受外界环境（刺激）和内心活动对生物特征体影响的特点，逐渐引起同领域研究人员的广泛关注。本文主要从人耳图像的特征提取技术方面进行探索与研究。 人耳图像的特征提取是整个识别过程的核心环节。本文的工作主要是围绕如何提取人耳的局部特征和几何特征及如何将这些特征应用于人耳识别等问题展开的，主要工作有： 1)针对人耳图像存在大量相似纹理，直接应用SIFT描述子进行特征点匹配会产生大量误匹配的情况，提出了利用基于全局上下文

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2011-05-02
    • 文件大小：8388608
    • 提供者：fly1986114

  1. 人耳识别程序

  2. 人耳识别程序matlab，matlab程序用于人耳识别，数字图像处理，模式识别

  3. 所属分类：C++

    • 发布日期：2011-12-10
    • 文件大小：2048
    • 提供者：changtianban

  1. 基于Haar小波变换和分块DCT的人耳识别

  2. 具有308张人耳图像数据，Haar小波分解提取低频成分，2层DCT分解，zigzag法提取前N个系数作为特征向量，最邻近分类

  3. 所属分类：软件测试

    • 发布日期：2013-09-07
    • 文件大小：12582912
    • 提供者：liufanghuangdi

  1. 人耳识别的技术资料

  2. 人耳识别的技术资料.来源于北京科技大学的公开资料

  3. 所属分类：医疗

    • 发布日期：2014-11-24
    • 文件大小：164864
    • 提供者：octoberwheat

  1. 模式识别_人耳识别专用图片库

  2. 为灰度图像，用于模式识别，人耳识别研究，或者图像处理研究

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2009-04-01
    • 文件大小：410624
    • 提供者：gengjf025

  1. 生物识别特征家族的新成员-期刊论文

  2. 生物特征识别家族的新成员（静脉识别、指关节识别和人耳识别概述）

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2018-09-19
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：yzy506332862

  1. 人耳识别 图像的识别及归一化

  2. 有关人耳识别的方法，在实际的生活应用中，它的作用不可忽视，在一些刑侦案件中，它可以达到精确的效果，给出了另一个识别领域的方向，有着极其重大的意义。它在我们的生活中越来越更加的重要.

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2019-03-12
    • 文件大小：412672
    • 提供者：qq_43238026

  1. 基于稀疏表示的人脸人耳融合识别算法.pdf

  2. 基于稀疏表示的人脸人耳融合识别算法.pdf

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2020-05-09
    • 文件大小：2097152
    • 提供者：anitachiu_2

  1. 符合人耳听觉特性的车内异常噪声分析

  2. 符合人耳听觉特性的车内异常噪声分析，徐中明，周小林，目前，噪声识别及特征分析主要是通过信号处理及变换技术实现的，对噪声频率结构的分析是研究噪声机理的重要手段。论文针对噪声的

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-02-23
    • 文件大小：610304
    • 提供者：weixin_38742409

  1. 基于人耳生物特征的身份识别

  2. 人耳识别技术的研究与应用在个体生物特征识别范围属于一种新的尝试．本文首先讨论了人耳识别技术的可行性及其特点，介绍了基于二维灰度图像、3D深度图像和耳纹图像的人耳自动识别方法，并重点对静态人耳图像识别方法进行了总结．最后针对人耳识别技术中的一些关键性问题，如人耳特征信息的提取、人耳图像的遮挡与缺损处理、人耳识别方法以及人耳图像库的构建进行了探讨，提出一些解决问题的思路．

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2010-10-20
    • 文件大小：652288
    • 提供者：maverickfei

  1. 基于人耳听觉模型的煤矿顶板敲击声音信号特征提取

  2. 介绍了人耳听觉模型,详细分析了基底膜振动模型、内毛细胞模型和耳蜗核数学模型,并给出了听觉谱特征向量提取过程。在此基础上,提出了基于人耳听觉模型的煤矿顶板敲击声音信号特征提取方法。分别利用人耳听觉模型和小波包对煤矿顶板敲击声音信号进行特征提取,再用支持向量机分类器对目标特征进行分类识别。实验结果表明,对于采用人耳听觉模型提取的特征,正确识别率在95%以上,说明基于人耳听觉模型的煤矿顶板敲击声音信号特征提取方法有利于提高煤矿顶板检测的准确率。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-07-17
    • 文件大小：155648
    • 提供者：weixin_38728276

  1. 人耳图像特征提取方法及其在矿工身份识别中的应用

  2. 针对现有人耳特征提取方法主要采用几何形状法和代数法提取,存在偏差较大的问题,提出了一种新的人耳图像特征提取方法,并将其应用到矿工身份识别中。该方法利用三尺度canny算子提取人耳边缘图像,运用凸包算法提取人耳边缘特征点,采用轮廓搜索算法提取人耳外轮廓,在极平面上用外耳轮廓上的点到极点的距离与人耳长轴的比值构成人耳特征向量,解决了几何形状法提取人耳特征偏差大的问题。将用该方法提取的人耳图像特征用于矿工身份识别,正确识别率达96%。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-07-17
    • 文件大小：358400
    • 提供者：weixin_38621386

  1. VC++ 人耳朵识别程序源代码

  2. VC++ 人耳识别程序源代码，与人脸识别方法比较，耳识别方法不受面部表情、化妆品和胡须变化的影响，同时保留了面部识别图象采集方便的优点，与人脸相比，整个人耳的颜色更加一致、图像尺寸更小，数据处理量也更小。

  3. 所属分类：C++

    • 发布日期：2013-09-24
    • 文件大小：122880
    • 提供者：ningning1220

  1. 基于非负稀疏表示的遮挡人耳识别

  2. 遮挡是人耳识别中一个难以回避的问题,当人耳被遮挡时绝大多数人耳识别算法性能会大大降低.借鉴人类视觉认知特性,将非负稀疏表示用于遮挡情况下的人耳识别,提出一种更为鲁棒的遮挡人耳识别方法.首先对训练人耳图像和待识别人耳图像进行下采样降维,然后将待识别人耳图像表示为由所有训练人耳图像构成的字典的非负稀疏线性组合,最后通过求解非负稀疏表示模型得到稀疏表示系数,根据测试人耳图像的重建误差进行识别.在USTB人耳图像库上的实验结果表明,当人耳图像被遮挡时,该方法具有更好的鲁棒性和更高的识别率.

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-09
    • 文件大小：551936
    • 提供者：weixin_38499503

  1. 尺度不变特征与几何特征融合的人耳识别方法

  2. 要提高人耳的识别率,关键是特征的提取与表达。尺度不变特征变换(SIFT)技术是局部点特征提取算法,在尺度空间寻找极值点,提取对图像的尺度和旋转变化具有不变性,对光照变化和图像变形具有较强的适应性的特征向量。尝试用SIFT技术来提取外耳图像的结构特征点以形成稳定的特征描述子,为了克服一幅图像中有多个局部描述子相似的问题,在SIFT特征描述子中融入一个耳廓几何特征。最后采用特征向量的欧氏距离作为两幅图像相似性度量标准进行人耳识别。在耳图像库上进行实验,结果表明,该方法不仅可以有效地提取人耳特征,通过

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-10
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38737565
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