人脸识别一点知识

(把以前写的东西搬过来) 

  神经生理学家、心理学家和工程技术人员通过研究得出以下结论:人们可以在非常低的分辨率的情况下识别出熟悉的人脸:对图像退化的容忍能力与熟悉程度成正比;只有高频信息不能实现较好的人脸识别性能;在不同的表情中,眉毛是进行人脸识别的重要信息;重要的轮廓信息与人脸图像的维数无关;肤色信息至少和人脸形状信息一样重要;色彩信息起很重要的作用,尤其是形状信息退化时。


    人类视觉数据的处理是一个分等级的过程,其中最底层的视觉过程(视网膜功能)起信息存储作用,即将人眼接受的大量图像数据变换为一个比较规则的紧凑表达形式,人眼视网膜上存在着低层次和高层次的细胞,其中低层次的细胞对空间的相应和小波变换的结果相似,而高层次的细胞则依据一群低层次细胞的响应,而做出具体的线、面和物体模式的响应;另外上半部的特征比下半部的特征所起的作用要大;低频部分对整体识别起作用,高频部分对细节识别起作用;另外不同的种族、性别的人脸识别的难易程度不同,这可能因为不同类型的人脸图像有不同的特征。
【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较](Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究,重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法(PSO)实现无人机三维路径规划的方法,并将其与遗传算法(GA)、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估,所有实验均通过Matlab代码实现,提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较,突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标:①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究;②比较不同智能优化算法(如PSO、GA、蚁群算法、RRT等)在路径规划中的性能差异;③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式,同时可参考文中提到的多种算法对比思路,拓展到其他智能优化算法的研究与改进中。
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