Đang chuẩn bị liên kết để tải về tài liệu:
Dùng đặc trưng Gabor kết hợp Adaboost và k-means trong bài toán nhận dạng mặt người

Không đóng trình duyệt đến khi xuất hiện nút TẢI XUỐNG

Bài báo này đề xuất phương pháp nhận dạng mặt người dựa trên đặc trưng Gabor kết hợp AdaBoost và k-means. Tác giả sử dụng Gabor wavelet để rút trích các đặc trưng trên ảnh tạo vectơ đặc trưng. AdaBoost cải tiến được dùng như một phương pháp làm giảm số chiều của vectơ đặc trưng trong quá trình nhận dạng.

TÀI LIỆU LIÊN QUAN

Đề tài: Một số phương pháp trích chọn đặc trưng khuôn mặt và ứng dụng

Đồ án: Thiết kế thiết bị cô đặc dung dịch NaOH có ống tuần hoàn trung tâm - Hoàng Trung Hải

Đồ án: Thiết kế hệ thống 2 nồi cô đặc xuôi chiều tuần hoàn trung tâm cô đặc dung dịch NaOH với năng suất 3,6 Kg/s

Các đặc trưng ngôn ngữ của nội quy trường trung học phổ thông tại Hoa Kỳ và Việt Nam

Một phương pháp chuẩn hóa các đặc trưng mức thấp áp dụng cho độ đo đánh hạng đa tạp trong truy vấn ảnh theo nội dung

Đồ án Tốt nghiệp: Thiết kế hệ thống 2 nồi cô đặc xuôi chiều tuần hoàn Trung Tâm cô đặc dung dịch NaOH với năng suất 3,6 kg/s

Khảo sát thứ tự thụ đắc các hình thức “li” từ li hợp tiếng Trung Quốc của sinh viên Việt Nam

Bài giảng Thống kê học - Chương 8: Các đặc trưng thống kê

Nâng cao chất lượng gom cụm kết quả tìm kiếm video sử dụng kết hợp đặc trưng âm thanh, đặc trưng thị giác và thông tin văn bản

XÂY DỰNG THƯƠNG HIỆU VỚI ĐẶC ĐIỂM RIÊNG CỦA TRUNG QUỐC
Đã phát hiện trình chặn quảng cáo AdBlock
Trang web này phụ thuộc vào doanh thu từ số lần hiển thị quảng cáo để tồn tại. Vui lòng tắt trình chặn quảng cáo của bạn hoặc tạm dừng tính năng chặn quảng cáo cho trang web này.