Réseaux de Neurones - DCT pour le visage d'identification. Matlab code source. Haute redondance de l'information et de la corrélation dans les images de visage entraînent l'inefficacité lorsque ces images sont utilisées directement pour la reconnaissance. Transformée en cosinus discrète sont utilisés pour réduire Informations sur l'image redondance parce que seul un sous-ensemble des coefficients de transformation sont nécessaires pour préserver les traits du visage les plus importants, tels que les grandes lignes de cheveux, des yeux et de la bouche.
Nous démontrons expérimentalement que lorsque coefficients DCT sont introduits dans un réseau neuronal pour la classification de rétropropagation, un taux de reconnaissance élevé peut être obtenu en utilisant une très faible proportion de coefficients de transformée. Cela rend la reconnaissance du visage à base de DCT beaucoup plus vite que d'autres approches. . Matlab Image Processing Toolbox et Matlab Neural Network Toolbox sont nécessaires
Exigences :
Windows 3.x / 95/98 / Me / NT / 2000 / XP / 2003 Server, Matlab Image Processing Neural Network Boîtes à outils
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