稀疏表示,也被称为压缩传感,最近已应用到基于图像的面部识别和证实了令人鼓舞的结果。在此框架下,每个面由一组特征,这充分地表征每个单独的表示。与面对同一个体的先验知识都彼此相似,探针面可以被视为被很好通过线性组合同一个体的第k参考面在训练集中近似。 代码已经过测试Terravic面部IR数据库。该Terravic面部红外数据库包含总量不。 20班的8位灰度JPEG热面(19男1女)。数据库的大小是298MB和图像的不同旋转的左侧,右侧和正面人脸图像也可以用不同的项目,如玻璃和帽子 要求: < P>...

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 /...

植物无处不在我们的生活,以及没有我们的地方。他们中许多人携带显著的信息,为人类社会的发展。在紧急的情况是,许多植物有灭绝的危险。所以这是非常有必要建立植物保护的数据库。我们认为的第一个步骤是教计算机如何分类植物。与基于叶图像的其它方法,如细胞和分子生物学的方法,分类相比是叶植物分类的第一选择。取样的叶子和photoing它们是低成本,方便。人们可以叶图像轻松传输到电脑和一台电脑可以在图像处理技术自动提取特征。有些系统采用用植物学家的描述。但它是不容易的提取和这些功能自动传送到计算机。 我们已经开发了一种高...

在步态作为生物特征的兴趣强烈地受到需要用于视觉监控和监视应用的自动识别系统的动机。近日,在监控应用中使用步态的人身份已经吸引了研究人员的计算机视觉。步态识别为监视系统的适用性出现的事实,步态可以从距离,以及其非侵入性质被感知。虽然步态识别仍是一个新的生物特征,它克服大部分的局限性,其他生物的,如面部,指纹和虹膜识别,可以在大多数情况下都涉及严重罪行,其中遮挡受到影响。 要求: ...

签名验证技术利用签名的独特的方面,以验证个人的身份。该技术检查签名的行为成分,如笔顺,速度和压力,相对于比较签名视觉图像。不同于传统的签名比较技术,签名验证测量签署的体力活动。虽然一个系统还可以利用一个签名,或“静态的签名,”的视觉外观的比较签名验证的主要组件是行为。在过去的几十年中,许多方法已被开发,在图案识别区域,其接近离线签名验证问题。有离线签名验证两种主要方法:静态方法和拟动力方法 要求: ...

基于神经网络和小波分解的Matlab的源代码的股市预测。神经网络的预测能力是合并在一起的多尺度小波分析。 。购买/卖出信号的检测准确度高 要求: Windows 3.X的/ 95/98 / ME / NT / 2000 / XP / 2003服务器/...

相关过滤器已成功应用于自动目标识别(ATR)的问题。最基本的相关滤波器是匹配的空间滤波器(MSF),其脉冲响应(在2-D,点扩展函数)是参考图像的翻转形式。而在无国界医生通过检测加白噪声干扰的参考图像表现良好,这表现不佳时,参考图像出现扭曲与(例如,旋转,缩放变化)。因此,一个无国界,将需要以检测对象的每个的外观。显然,这是计算吸引力实际模式识别。赫斯特和Casasent解决了这个难题,推出了综合判别函数(SDF)过滤器。自卫队滤波器是其中的组合权重被选择成使得对应于训练图像中的相关输出将在原点收率预先指定...

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 /...

对于虹膜识别今天的一个主要途径是产生对应于个人的虹膜图像特征向量,并执行虹膜根据一些距离度量匹配。之一,在基于特征的虹膜识别的难题是,匹配性能显著通过在特征提取过程中的许多参数,其可以根据图像采集的环境因素而变化的影响。我们采用基于相位的图像匹配提出了一个高效的算法,虹膜识别。 要求: 在Windows 95/98 / ME / NT / 2000 / XP / Vista中,MATLAB...

人工神经网络(人工神经网络)是设计用来模拟一个简单的生物神经系统被认为是操作方式的程序。它们是基于模拟的神经细胞或神经元,其连接在一起以各种方式,以形成网络。这些网络必须学习,记忆和创造之间的数据关系的能力。 ANN是一个信息处理范例,在硬件或软件中实现是大脑的生物处理之后进行建模。人工神经网络是由高度互连节点,称为神经元或处理单元的集合。甲节点接收加权输入从其他节点,总结这些输入,并通过一个函数对其他节点传播这个总和。这个过程类似于生物神经元的动作。 。一个神经网络学会由例子 要求: ...