【摘 要】
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人脸图象识别是当前模式识别和人工智能领域的一个研究热点,该文通过研究分析国内外在人脸图象识别方面的研究情况,探讨了基于代数特征抽取的人脸图象识别方法.该文的出发点
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人脸图象识别是当前模式识别和人工智能领域的一个研究热点,该文通过研究分析国内外在人脸图象识别方面的研究情况,探讨了基于代数特征抽取的人脸图象识别方法.该文的出发点是人脸图象的数值化,所谓图象的数值化是指将经过增强、去噪声后的连续色调的图象进行指定的分割,分割后的每一小块对应一个0到255之间的灰度值,它们分别对应从深黑到亮白的256种灰度,并将这些灰度值存入我们事先指定的数组中.本系统可根据实际问题的需要,将矩隈取为8阶、16阶和32阶等,并对每一个样本所对应的各阶矩阵,针对不同的精度用该文中的算法求出它们所对应的特征值,组成一个特征值知识库,以备今后识别比较之用.实验表明,该系统是人脸图象识别的一个新思路,对于,不戴眼镜、无胡须、不戴帽子的样本准确率较高.只是由于设备所限,对于更高阶和更高精度的迭代速度较慢.还需进一步改进.
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