智能門禁報(bào)警系統(tǒng)的仿真應(yīng)用
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作者：陳彪 吳成東 鄭君剛 沈陽(yáng)建筑大學(xué)理學(xué)院信息科學(xué)與控制學(xué)院
時(shí)間：2009-10-12
來源：電子產(chǎn)品世界
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人臉圖像識(shí)別模塊
本文引用地址：http://www.ex-cimer.com/article/98804.htm人臉圖像識(shí)別模塊鏈接著基于貝葉斯估計(jì)的分類識(shí)別方法、基于RBF網(wǎng)絡(luò)和貝葉斯分類器融合的人臉識(shí)別方法兩個(gè)選項(xiàng)。
貝葉斯估計(jì)識(shí)別模塊
人臉圖像分塊后應(yīng)用奇異值分解方法進(jìn)行數(shù)據(jù)壓縮，對(duì)每個(gè)特征分塊設(shè)計(jì)一個(gè)貝葉斯分類器，最后將這些分類器融合(如圖3所示)。
本文采取加權(quán)求和的方法：
其中，S(Ii，Ij)表示兩幅圖像Ii與Ij的相似度，L是貝葉斯分類器(FBBC)的總數(shù)，是Ii與Ij的第b個(gè)特征塊之間的差值。是由第b個(gè)貝葉斯分類器計(jì)算出的類條件概率密度。wb是第b個(gè)貝葉斯分類器對(duì)應(yīng)的權(quán)值。
評(píng)論