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  1. 小波局部适应插值的图像超分辨率重建

  2. 人脸图像差和形状差之间存在一种近似的线性关系——相似的人脸图像在较大程度上蕴涵着相似的形状.因此,给定标注了特征点的人脸图像学习集,则任意新的输入人脸图像的面部形状可以采用如下方法估计:测量该人脸图像和训练集中图像的相似度,并将同样的相似度用于该人脸图像形状的重建.即:如果输入人脸图像可以表示为训练图像的优化的线性组合,那么同样的线性组合系数就可以直接用于训练集对应形状的线性组合从而得到输入人脸图像的形状.实验表明,该算法相对于其他传统的特征标定算法具有可比的精度和较快的速度.并且,还将此算法
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2010-12-17
    • 文件大小:1048576
    • 提供者:fillmore0535
  1. 基于样例学习的面部特征自动标定算法

  2. 人脸图像差和形状差之间存在一种近似的线性关系——相似的人脸图像在较大程度上蕴涵着相似的形状.因此,给定标注了特征点的人脸图像学习集,则任意新的输入人脸图像的面部形状可以采用如下方法估计:测量该人脸图像和训练集中图像的相似度,并将同样的相似度用于该人脸图像形状的重建.
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2010-12-17
    • 文件大小:1048576
    • 提供者:fillmore0535
  1. 基于样例学习的面部特征自动标定算法

  2. 人脸图像差和形状差之间存在一种近似的线性关系——相似的人脸图像在较大程度上蕴涵着相似的形状.因此,给定标注了特征点的人脸图像学习集,则任意新的输入人脸图像的面部形状可以采用如下方法估计:测量该人脸图像和训练集中图像的相似度,并将同样的相似度用于该人脸图像形状的重建.
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2010-12-17
    • 文件大小:1048576
    • 提供者:fillmore0535
  1. 基于样例学习的面部特征自动标定算法

  2. 人脸图像差和形状差之间存在一种近似的线性关系——相似的人脸图像在较大程度上蕴涵着相似的形状.因此,给定标注了特征点的人脸图像学习集,则任意新的输入人脸图像的面部形状可以采用如下方法估计:测量该人脸图像和训练集中图像的相似度,并将同样的相似度用于该人脸图像形状的重建.
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2010-12-17
    • 文件大小:1048576
    • 提供者:fillmore0535
  1. MATLAB SQL 人脸识别

  2. MATLAB SQL 人脸识别 实现人脸识别必须通过 MATLAB 实现包括信息录入、删除、识别这三个基本功能。 系统通过摄像头对人脸进行图像的摄取,初步对所摄入的图像进行检测判断是否为可用 人脸图像,进而对图像进行滤波、去噪、区域选取等,使其符合特征提取进而提高系统 识别的精度。人脸图像特征应通过算法对人脸面部器官(眼睛、眉毛、嘴唇、鼻子等) 进行基准点的标定以确定、提取面部细节、位置、轮廓等信息,进而得到面部的全局特 征和局部特征,统计特征等相关信息。最后将这些信息与人脸库中已有的人脸信息
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2017-08-09
    • 文件大小:4194304
    • 提供者:fbh371612
  1. matlab面部特征点批量手动标定(可撤销标定,输出至txt文件中)及测试程序

  2. 面部特征点批量手动标定(可撤销标定,输出至txt文件中)及测试程序 挑选需要的图片存入文件夹B 文件夹B的图片需要排序按照 1.jpg 2.jpg 3.jpg。。。。。顺序
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2018-02-10
    • 文件大小:52224
    • 提供者:qq_41625208
  1. python3.x Opencv Toturial

  2. 本书针的读者是高校学生,科研工作者,图像处理爱好者。对于这些 人群,他们往往是带着具体的问题,在苦苦寻找解决方案。为了一个小问 题就让他们去学习 C++ 这么深奥的语言几乎是不可能的。而 Python 的悄 然兴起给他们带来的希望,如果说 C++ 是 tex 的话,那 Python 的易用性 相当于 word。他们可以很快的看懂本书的所有代码,并可以学着使用它们 来解决自己的问题,同时也能拓展自己的视野。别人经常说 Python 不够 快,但是对于上面的这些读者,我相信这不是问题,现在我们日常
  3. 所属分类:Python

    • 发布日期:2018-03-01
    • 文件大小:4194304
    • 提供者:qq_34745295
  1. 相机标定论文集合

  2. 标定与机器视觉的爱与痛 动态检测中多摄像机标定技术研究 高精度立体视觉测量中一种通用的摄像机标定技术 机器人视觉系统的自标定新算法 机器视觉系统设计方法 基于B P 网络的足球机器人视觉系统的标定α 基于单幅透视图像确定相机参数的几何方法 基于条件数的摄像机自标定方法的鲁棒性分析 基于样例学习的面部特征自动标定算法 微操作机器人系统的大范围三维标定方法 一种新的基于消失点的摄像机标定方法 一种新的基于圆环点的摄像机自标定方法Ã 自 主 车 辆 视 觉 系 统 的 摄 像 机 动 态 自 标 定
  3. 所属分类:图像处理

    • 发布日期:2018-11-14
    • 文件大小:2097152
    • 提供者:goodcrony