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==================================dodo：人脸识别方法个人见解（之一）看到j.liu关于人脸识别的帖子，萌发写这个帖子的念头。没有别的意思，就是想抛砖引玉，把问题说的全面一点，希望j.liu和回其帖子的兄弟姐妹们不要介意。如有兴趣，欢迎继续讨论。在以下讨论中，TPAMI = IEEE Transactions on PAMI 这个杂志PAMI  是指 p

AVI是音频视频交错(Audio Video Interleaved)的英文缩写，它是Microsoft公司开发的一种符合RIFF文件规范的数字音频与视频文件格式，原先用于Microsoft Video for Windows (简称VFW)环境，现在已被Windows 95/98、OS/2等多数操作系统直接支持。AVI格式允许视频和音频交错在一起同步播放，支持256色和RLE压缩，但AVI文件并

 常见的视频格式 ASF ASF 是 Advanced Streaming format 的缩写，由字面（高级流格式）意思就应该看出这个格式的用处了吧。说穿了 ASF 就是 MICROSOFT 为了和现在的 Real player 竞争而发展出来的一种可以直接在网上观看视频节目的文件压缩格式！由于它使用了 MPEG4 的压缩算法，所以压缩率和图像的质量都很不错。因为 ASF 是以一个可以在网上即时

1、文件头信息块     　　0000-0001：文件标识，为字母ASCII码“BM”。     　　0002-0005：文件大小。     　　0006-0009：保留，每字节以“00”填写。     　　000A-000D：记录图像数据区的起始位置。     　　各字节的信息依次含义为：文件头信息块大小，图像描述信息块的大小，图像颜色表的大小，保留（为01）。         2、图像描述信息

模式分类(原书第2版) 本书目录出版者的话专家指导委员会译者序前言第1章 绪论1.1 机器感知1.2 一个例子1.3 模式识别系统1.4 设计循环1.5 学习和适应1.6 本章小结全书各章概要文献和历史评述参考文献第2章 贝叶斯决策论2.1 引言2.2 贝叶斯决策论——连续特征2.3 最小误差率分类2.4 分类器、判别函数及判定面2.5 正态密度2.6 正态分布的判别函数2.7 误差概率和误差

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        预处理是人脸识别过程中的一个重要环节。输入图像由于图像采集环境的不同，如光照明暗程度以及设备性能的优劣等，往往存在有噪声，对比度不够等缺点。另外，距离远近，焦距大小等又使得人脸在整幅图像中间的大小和位置不确定。为了保证人脸图像中人脸大小，位置以及人脸图像质量的一致性，必须对图像进行预处理。         人脸图像的预处理主要包括人脸扶正，人脸图像的增强，以及归一化等工作。人脸扶正

   向量空间§1 集合·映射一、集合集合是数学中最基本的概念之一，所谓集合就是指作为整体看的一堆东西.组成集合的东西称为这个集合的元素.用表示 是集合 的元素，读为： 属于 .用表示 不是集合 的元素，读为： 不属于 .所谓给出一个集合就是规定这个集合是由哪些元素组成的.因此给出一个集合的方式不外两种，一种是列举法：列举出它全部的元素，一种是描述法：给出这个集

图像经过傅立叶变换后,得到的是图像的频域。也就是频率成分。 这个频率成分表示的意义就是相邻像数之间数值（颜色，亮度等等）的变化，也就是说图像在空间上变化的越快，他对应在频域上的数值就越大。 图像经过傅立叶变换后可以提取图像的轮廓或者边界。 例： 一个一维简单的函数 f(x)                                                         

小波变换长期以来，傅立叶分析一直被认为是最完美的数学理论和最实用的方法之一。但是用傅立叶分析只能获得信号的整个频谱，而难以获得信号的局部特性，特别是对于突变信号和非平稳信号难以获得希望的结果。 为了克服经典傅立叶分析本身的弱点，人们发展了信号的时频分析法，1946年Gabor提出的加窗傅立叶变换就是其中的一种，但是加窗傅立叶变换还没有从根本上解决傅立叶分析的固有问题。小波变换的诞生，正是为

小波变换与傅里叶变换　如果有人问我，如果傅里叶变换没有学好（深入理解概念），是否能学好小波。答案是否定的。如果有人还问我，如果第一代小波变换没学好，能否学好第二代小波变换。答案依然是否定的。但若你问我，没学好傅里叶变换，能否操作（编程）小波变换，或是没学好第一代小波，能否操作二代小波变换，答案是肯定的。一、一、基的概念

1 线性代数  http://baike.baidu.com/view/32243.htm 2 空间向量  向量空间理论  3傅立叶变换 http://baike.baidu.com/view/191871.htm  3.1)3傅立叶图像变换 图像傅立叶变换 概念   10  Gabor变换 gabor在人脸识别中的应用

gabor在人脸识别中的应用首先声明，我是个人脸识别的初学者，看到这个版面的气氛很好，而且看到dodo等做的总结非常好，因此也把自己一点浅薄想法和疑惑写出来，呵呵，希望不要被拍砖头。我总觉得称gabor为小波不太合适，它只是一个加窗的傅立叶变换，能够提取图像的多尺度、多方向特征。        早期应用gabor进行人脸识别的典型算法有：        （1）EGM算法        可参看：

  游戏编程中的人工智能技术.神经网络入门>. (连载之一)用平常语言介绍神经网络(Neural Networks in Plain English) 因为我们没有很好了解大脑，我们经常试图用最新的技术作为一种模型来解释它。在我童年的时候，我们都坚信大脑是一部电话交换机。(否则它还能是什么呢？)我当时还看到英国著名神经学家谢林顿把

视频信号的分类和基本概念一、模拟视频信号  根据三基色原理，在视频领域利用R（红）、G（绿）、B（蓝）三色不同比例的混合来表现丰富多采的现实世界。首先，通过摄像机的光敏器件像CCD（电荷耦合器件），将光信号转换成RGB三路电信号；其次，在电视机或监视器内部也使用RGB信号分别控制三支电子枪轰击荧光屏以产生影象。这样，由于摄像机中原始信号和电视机、监视器中的最终信号都是RGB信号，因此直