Wavelet-Neural Networks-basierte Gesichtserkennung Verwenden Sie Transformationskoeffizienten bei der Erkennung von Gesichtsmerkmalen.
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Wavelet-Neural Networks-basierte Gesichtserkennung Ranking & Zusammenfassung

Wavelet-Neural Networks-basierte Gesichtserkennung Stichworte

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Wavelet-Neural Networks-basierte Gesichtserkennung Beschreibung

Wavelet-Neural Networks basierender Gesichtserkennungssystem - Matlab-Quellcode. Wavelet-Transformationen werden verwendet, um die Bildinformationsredundanz zu reduzieren, da nur eine Teilmenge der Transformationskoeffizienten erforderlich ist, um die wichtigsten Gesichtszüge wie Haarriss, Augen und Mund zu erhalten. Wir zeigen experimentell, dass, wenn Wavelet-Koeffizienten in ein neuronales NEURAL-Netzwerk für das BackPropagation zugeführt werden, eine hohe Erkennungsrate durch Verwendung eines sehr geringen Anteils an Transformationskoeffizienten erreicht werden kann. Dies macht die Wavelet-basierte Gesichtserkennung viel genauer als andere Ansätze. MATLAB Image Verarbeitung Toolbox, MATLAB Wavelet Toolbox und MATLAB Neural Network Toolbox sind erforderlich.

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