32、基于面部轮廓的性别分类与基于Gabor增强边缘Fisher模型的人脸识别

于 2025-09-16 16:20:04 发布
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分类专栏： 神经网络前沿探秘 文章标签： 性别分类 面部轮廓 PCA
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基于面部轮廓的性别分类与基于Gabor增强边缘Fisher模型的人脸识别

1. 基于面部轮廓的性别分类

1.1 实验设置

在性别分类实验中，研究人员对比了三种归一化方法（Min - Max、Z - score）以及无缩放处理，分别应用于PCA特征和ICA特征。实验结果展示在表格和图像中，旨在探究不同特征维度下的识别率情况。

1.2 实验结果分析

特征类型 PCA1 PCA2 PCA3 ICA1 ICA2 ICA3
Mean1 0.5619 0.8595 0.7860 0.5619 0.8528 0.7960
Std1 0.0956 0.0958 0.1037 0.0956 0.1037 0.1031
Mean2 0.5619 0.8796
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https://blog.youkuaiyun.com/cf2SudS8x8F0v/article/details/83509745   来源：智东西 摘要：全面解析人脸识别技术原理、领域人才情况、技术应用领域和发展趋势。   自20世纪下半叶，计算机视觉技术逐渐地发展壮大。同时，伴随着数字图像相关的软硬件技术在人们生活中的广泛使用，数字图像已经成为当代社会信息来源的重要构成因素，各种图像处理与...
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在特征提取过程中，Gabor滤波器可以用来增强人脸图像中的边缘信息，从而提高识别准确率。 #### Fisherface 方法 Fisherface方法，也称为Fisher线性判别分析（FLDA），是一种用于特征提取和降维的算法。它的核心...
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