基于神经网络的matlab源代码文本无关的说话人识别。说话人识别或语音识别是识别人他们的声音的任务。这样的系统中提取的特征从语音，型号和使用它们从他/她的声音识别的人。说话人识别的历史可以追溯到大约四十年，其中的几个模拟滤波器的输出，平均时间进行匹配。 的说话人识别使用语音对已发现的个体之间不同的声学特性。这些声波，同时反映解剖结构（例如，大小和咽喉和嘴的形状），学习行为模式（例如，语音音调，说话方式）。这种掺入了解到模式进入语音模板（被称为声纹）赢得了说话人识别其分类为一种行为生物特征。...
虹膜识别系统MATLAB源代码。每只眼的虹膜是独一无二的。没有任何两个虹膜是一样的在他们的数学细节 - 甚至在同卵双胞胎和三胞胎自己左眼和右眼之间或。不像视网膜，但是，它是从远处清晰可见，允许在不容易侵入图像采集。虹膜保持稳定贯穿人的一生，除非罕见疾病或外伤。虹膜的随机图案是一个复杂的人类条形码的等效，由结缔组织和其它可见特征的纠结小梁创建。虹膜识别过程开始，用于定位眼和虹膜基于视频的图像采集。 Matlab的图像处理工具箱是必需的 要求： Windows 3.X的/ 2000 /...
小波基于神经网络的人脸识别系统 - matlab源代码。小波变换被用来减少图像信息冗余，因为变换系数的一个子集是必要的保存最重要的面部特征，例如头发的轮廓，眼睛和嘴 我们证明实验，当小波系数是送入反向传播神经网络分类，高识别率可以通过使用变换系数的一个非常小的比例来实现。这使得基于小波的人脸识别比其他方法更为精确。 。Matlab的图像处理工具箱，MATLAB小波工具箱和Matlab神经网络工具箱都需要 要求： Windows 3.X的/ 95/98 / ME / NT / 2000 / XP /...
神经网络 - DCT的人脸辨识。 MATLAB源代码。高信息冗余和相关的人脸图像导致低效率，当这种图像被直接用于识别。离散余弦变换用于减少图像信息冗余，因为变换系数的一个子集是必要的，保存最重要的面部特征如头发的轮廓，眼睛和嘴。 我们演示实验的DCT系数，当被送入一个反向传播神经网络分类，高识别率可以通过使用变换系数的一个非常小的比例来实现。这使得基于DCT的人脸识别比其他方法快得多。 。Matlab的图像处理工具箱和Matlab神经网络工具箱都需要 要求： Windows 3.X的/ 95/98...
傅立叶变换贝塞尔面部识别 - MATLAB源代码。基于极高频的新型生物动机人脸识别算法。极频描述符是从人脸图像提取傅立叶变换贝塞尔（FBT）。目前大多数的面部识别算法是基于从笛卡尔透视特征提取，典型到大多数模拟和数字成像系统。灵长类动物的视觉系统，另一方面，是已知的对数处理视觉刺激。在极地频域的图像的另一种表示是二维傅立叶变换的贝塞尔。这种变换发现在分析模式在一个圆形的领域多个应用程序，但很少利用图像识别。 。Matlab的图像处理工具箱是必需的 要求： Windows 3.X的/ 95/98 /...
Fisherfaces式的人脸匹配1 MATLAB源代码。我们开发了人脸识别算法是不敏感的大的变化的照明方向和面部表情。服用模式分类的方法，我们考虑在图像为高维空间中的坐标的每个像素。我们利用的特定面部的图像，在变化的照明，但固定姿势观察，位于所述高维图像空间的三维线性子空间如果脸部是朗伯表面无阴影。但是，由于表面是不是真正的朗伯表面，确实产生自阴影，图像会偏离这个线性子空间。而不是显式建模这种偏差，我们线性投影图像成，其中打折，面对这些地区具有较大偏差的情况的子空间。...
图像配准 - matlab源代码。在计算机视觉，套通过采样在不同的时间相同的场景或对象获得的数据，或从不同的角度，将在不同的坐标系。图像配准是转化的不同的数据集到一个坐标系统中的过程。 注册是必要的，以便能够比较或整合从不同测量获得的数据。我们已经制定了一个简单而准确的登记计划不变，以规模的基础上，在这两个频域和时域工作的混合方法旋转和平移 要求： Windows 3.X的/ 95/98 / ME / NT / 2000 / XP / 2003服务器/...
面对人脸识别识别系统matlab源代码。特征脸为基础的算法进行人脸验证和识别与训练阶段。 Matlab和Matlab的图像处理工具箱是必需的。 。2.1版小bug修复和改进的文档 要求： 在Windows 95/98 / ME / NT / 2000 / XP /...
指纹识别系统。 matlab源代码，指纹识别。基于滤波器组的指纹匹配。所提出的基于过滤器的算法使用的Gabor银行滤波器在指纹作为紧凑型固定长度的FingerCode捕捉局部和全局的细节。 Matlab和Matlab的图像处理工具箱都需要 要求： 在Windows 95/98 / ME / NT / 2000 / XP /...
面部表情识别 - MATLAB源代码。我们提出了一种算法，面部表情识别，可以给定图像分为七个基本面部表情类（快乐，悲伤，恐惧，惊讶，愤怒，厌恶和中性）之一。这种方法导致非常强大，因为它不需要任何参考点或节点的网格的检测。该方法具有速度快，可用于实时应用 要求： Windows 3.X的/ 95/98 / ME / NT / 2000 / XP / 2003服务器/...
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