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二级分类:
基于样本对的稀疏表示分类用于人脸识别
基于样本对的稀疏表示分类用于人脸识别
2023/10/29 23:44:47
786KB
研究论文
1
KSVD稀疏表示字典训练程序
该程序是以色列科学家michael关于稀疏表示字典训练的一种算法仿真,并附有应用该字典进行图象去噪的实例.应用该程序可以按照readme中的提示一步一步完成,先安装sparse-codingoflargesetsofsignals文件夹中的内容,再安装ksvd程序就可以运行了.
2023/10/8 17:25:08
1.98MB
稀疏表示;
压缩感知;KSVD
1
windows桌面应用虚拟试衣
#3D_Garment_Tryon_System3D虚拟试衣系统随着网络的普及和虚拟现实技术的发展,三维虚拟试衣技术已成为国内外学术界普遍关注和研究的重要课题。
三维服装虚拟试衣系统(3DGarmentVirtualTry-OnSystem)主要包括四个部分:用户试衣时的人体识别、姿势检测;
三维虚拟人体模型的构建与匹配,三维虚拟衣物模型的构建,三维衣物在虚拟人体的着装试穿。
目前我们在三维试衣系统相关理论的基础上,从研究三维人体、衣物建模理论出发,结合物理模型、图形处理等方法,实现了以上四个部分,并对其中一些关键技术进行了研究。
人体识别和姿势检测的研究方面,针对精准度要求较高的情况,我们采用N-best人体识别模型,用深度置信神经网络来对模型进行训练,能够检测出图片中任意姿势各个身体部件;
针对实时性要求较高的情况,我们采用SVM模型,可以判断出几种常见的人们试衣时的动作。
三维虚拟人体建模中,首先我们建立集成于软件中的人体模型库,主要是使用专用的三维人体造型软件Poser,将其中人体模型导出为OBJ文件,再根据OBJ文件的存储格式,提取出人体曲面的顶点信息,然后采用稀疏表示和三角剖分技术,利用一个个小三角形来逼近人体各部件的曲面;
而用户人体模型则是根据用户输入的人体信息,查找模型库中相匹配的人体模型并进行一定调整,最后结合检测到的用户姿势来展示用户特定的人体模型。
对于虚拟试衣,通过衣片三角剖分优化、二维到三维的转化、三维衣片虚拟缝合,构建了简单的衣物模型,基于碰撞检测技术,研究并实现了衣物虚拟穿在了人体模型身上的真实样子,如有褶皱、垂悬等等效果。
2023/10/1 8:47:53
44.14MB
k'
1
机器学习3篇综述
机器学习方面的三篇短小的文章,关于该领域面临问题,深度学习和稀疏表示的概要介绍。
2023/9/7 14:36:57
8.59MB
机器学习
综述
1
基于稀疏表示的人脸识别代码
基于稀疏表示的人脸识别代码,用MATLAB写的,具体算法参考论文:RobustFaceRecognitionbasedonSparseRepresentation
2023/8/17 13:01:02
3.67MB
稀疏表示
人脸识别
1
SparseLab21-Core
囊括了当今压缩感知领域信号(图像)稀疏表示重构的经典算法(BP,MP,OMP,StOMP,IST,PFP...),由于本人上传文件限额的限制,这里重点只给大家上传了算法的matlab版code(Solvers文件夹中)
2023/8/15 15:28:33
933KB
Signal
Sparse
1
半监督图像注释在两个相反方向上的协作稀疏表示
最近的研究表明,稀疏表示(SR)可以很好地解决许多计算机视觉问题,并且其内核版本具有强大的分类能力。
在本文中,我们解决了协作SR在半监督图像注释中的应用,该方法可以增加标记图像的数量,以进一步用于训练图像分类器。
给定一组标记的(训练)图像和一组未标记的(测试)图像,通常的SR方法(我们称为正向SR)用于用几个标记的图像表示每个未标记的图像,然后根据这些标记的注释的注释。
但是,就我们所知,SR方法是在相反的方向上进行的,即我们称呼后向SR来用几个未标记图像表示每个标记图像,然后根据标记图像的注释对任何未标记图像进行注释,即未标记图像由后向SR选择表示,到目前为止尚未解决。
在本文中,我们探
2023/7/14 21:28:31
768KB
Co-training;
image
annotation;
image
1
基于稀疏表示的人脸识别Matlab程序
最新的基于稀疏表示的人脸识别程序,用Matlab编写,包括了快速算法的实现,是目前识别率和效率较高的最新人脸识别技术的具体算法实现,不可多得!希望能帮助大家!
2023/7/1 9:24:26
37.18MB
人脸识别
稀疏表示
1
稀疏表示方法综述
稀疏表示作为阵列信号处理领域的重要研究方向,现在受到了越来越多人们的关注,这一综述有助于大家了解这一领域的研究进展。
2023/6/28 19:55:46
581KB
稀疏表示
1
基于稀疏表示的船体检测方法研究
为进一步强化航道安全,解决海事CCTV人工值守、非自动化问题,提出了基于稀疏表示的船体检测方法。
利用稀疏表示实现对船体的检测时,首先构建样本特征矩阵,然后利用K-SVD算法对样本特征矩阵进行学习,得到冗余字典,最后对测试样本进行重构,根据马氏距离判断测试样本属性。
通过与传统方法的试验比较,实验结果表明,该算法实时性好、检测准确率高,可以很好地对CCTV视频监控的船体进行检测与跟踪,解决CCTV人工值守、非自动化问题,节省大量人力资源。
2023/6/2 2:24:15
3.66MB
船体检测与跟踪;
稀疏表示;
K-SVD;
冗余字典;
1
共 37 条记录
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钉钉无人值守自动打卡脚本 永不迟到的神器 安卓和苹果教程
New!
在日常工作中,钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而,有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚,我总是得牢记打开钉钉应用,点击"工作台",再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌,会忘记打卡,导致考勤异常,影响当月的工作评价。而且,由于我使用的是苹果手机,有时候系统更新后,钉钉的某些功能会出现异常,使得打卡变得更加麻烦。 另外,我的家人使用的是安卓手机,他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说,每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误,导致打卡失败。 为了解决这些烦恼,我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习,我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。
2024-04-09 15:03
15KB
钉钉
钉钉打卡
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