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1)  face recognition
人脸图像识别
1.
In this paper,a novel face recognition approach for different illumination conditions is proposed.
对于人脸图像识别中光照变化的影响,传统的解决方法是对待识别图像进行光照补偿,先使它成为标准光照条件下的图像,然后和模板图像匹配来进行识别。
2.
It has a lot of difficulty in face recognition.
本文讨论了利用三控制要素(两个控制点一个控制斜率)可以实现非线性函数的多项式模糊拟合,利用隶属度函数的归一化贴近度可评价拟合曲线的线性度,并将其应用于人脸图像识别中。
2)  face recognition
人脸识别
1.
Improved kernel direct Fisher discriminant analysis and face recognition;
改进的核直接Fisher描述分析与人脸识别
2.
Artificial Neural Networks in the application of face recognition;
人工神经网络在人脸识别中的应用
3.
Automatic face recognition based on skin masking and improved HMM;
基于皮肤模板和改进HMM的自动人脸识别系统(英文)
3)  Face detection
人脸识别
1.
Face detection is the first step in the automatic system of face recognition and plays an important role in the system.
人脸识别技术在国家军事安全、安全验证系统、视频会议、人机智能交互等方面有着巨大的应用前景;在民事和经济领域,各类金融卡、信用卡的持卡人的身份验证,社会保险人的身份验证等方面具有重要的应用价值。
4)  face identification
人脸识别
1.
A method of improving image binarization quality in face identification;
一种人脸识别中提高二值化图像质量的方法
2.
This paper describes the whole framework of face identification technology,probes into two key links of face identification of the pretreatment and the face detection-location,and sums up some existing key problems.
对人脸识别技术的整体框架进行了简要的描述,并对人脸识别的两个关键环节,即预处理和人脸检测定位问题进行了探讨,同时对当前存在的关键问题进行了总结。
3.
Takes the safe application of the intelligent mobile phone as its carrier,integrates the advantages of PCA and multi weighted value function neural network for face identification,makes use of nonlinear multi weighted value function neural network to refine multi components,and multi weighted value function neural network face identification.
人脸识别技术是近几年在全球范围内迅速发展起来的计算机安全技术。
5)  facial recognition
人脸识别
1.
However,skin detection is a key step of facial recognition and tracking.
人脸识别已在出入安全检查、视频编码、视频监测与跟踪,基于内容的检索等方面都有着极其重要的应用。
2.
In facial recognition experiments which using 3D faci.
人脸识别实验结果表明,该方法在不同人脸姿态,表情和光照条件下识别效果要优于Eigenface和2维AAMs。
3.
Thus, facial recognition is a wildly researched task of biometric recognition.
人脸识别是目前生物特征识别领域热门的研究问题。
6)  human face recognition
人脸识别
1.
Novel Gabor wavelet support vector machines algorithm for human face recognition;
一种新的Gabor小波支持向量机人脸识别算法
2.
Application of a new linear discrimination criterion to human face recognition;
一种新的线性判别准则在人脸识别中的应用
3.
Two keys to the application of wavelet transform in human face recognition.;
人脸识别中应用小波变换的两个关键问题
补充资料:华中科技大学图像识别与人工智能研究所

图像识别与人工智能研究所(简称图像所)是1978年由教育部和航天部共同批准建立,为发展航空航天器进行中制导、末制导关键技术的预先研究和攻关工作。1984年获得"模式识别与智能控制"硕士学位授予权,1990年获 "模式识别与智能系统"博士学位授予权。1993年批准为 "图像信息处理与智能控制"国家教委开发实验室,1999年升格为教育部重点实验室。1998年3月由航天总公司和国家教委共同批准命名为"中国航天图像识别技术研究所",与航天总公司共建。现有科研、教学人员30人, 45岁以下的人员占70%,75%的人员具有博士、硕士学位。现有·教学科研用房近10000 平方米."九五"期间获得教育部211工程"多谱段信息处理及其应用"重点学科建设投资1200万元,航天工业总公司和国防科工委型号项目配套技术改造投资1500万元,部门投资近1000万元,航天关键技术等研究经费1826万元。本学科点已形成先进、配套的科研、教学、开发环境和雄厚的技术储备,有一支层次高,年龄、专业结构合理的科研教学梯队。

模式识别与智能系统是信息科学技术领域中发展最迅速的前沿领域之一,不仅科学意义深远而且有十分广阔的应用前景。主要研究方向有:

1.计算机视觉与应用

2.模式识别与精确制导

3.多谱成像与遥感图像处理

4.人工智能与认知科学

5. 模式识别的处理机结构与软件系统

6.集成电路及系统芯片的研究与设计

今后五年我所将逐步形成在国际上有影响的研究开发中心,培养国际一流的高层次人才,能够解决国民经济、国防建设所急需的关键技术,为国家提供具有自主版权的软/硬件应用系统、软/硬件集成技术和新型电子设备、部件的设计。

说明:补充资料仅用于学习参考,请勿用于其它任何用途。
参考词条