光照预处理是人脸识中种有效的处理光照变化的方法。
近年来涌现出一系列人脸光照预处理方法，但针对这些方法的系统对比与分析的工作相对较少，本文在系统比较现有方法的基础上提出了人脸光照预处理方法的新见解和结论，以及如何设计更好的预处理方法。
我们对12种具有代表性的光照预处理方法进行比较研究（HE，LT，GIC，DGD，LOG，SSR，GHP，SQI，LDCT，LTV，LN和TT），着重于两个新的角度：（1）全局方法的局部化和（2）大尺度和小尺度特征带的融合。
在公开的人脸数据库（Yalebext，CMU-PIE，CAS-PEAL和FRGCv2.0）上的实验表明，对全局的光照处理方法（HE，GIC，LTV和TT）进行局部化进一步提高了功能。
对（SSR，GHP，SQI，LDCT，LTV和TT）等方法进行大尺度和小尺度的融合有助于光照不变的人脸识别。
来源：http://valser.org/forum.php?mod=viewthread&tid=1051&page=1&extra=#pid1254
近年来涌现出一系列人脸光照预处理方法，但针对这些方法的系统对比与分析的工作相对较少，本文在系统比较现有方法的基础上提出了人脸光照预处理方法的新见解和结论，以及如何设计更好的预处理方法。
我们对12种具有代表性的光照预处理方法进行比较研究（HE，LT，GIC，DGD，LOG，SSR，GHP，SQI，LDCT，LTV，LN和TT），着重于两个新的角度：（1）全局方法的局部化和（2）大尺度和小尺度特征带的融合。
在公开的人脸数据库（Yalebext，CMU-PIE，CAS-PEAL和FRGCv2.0）上的实验表明，对全局的光照处理方法（HE，GIC，LTV和TT）进行局部化进一步提高了功能。
对（SSR，GHP，SQI，LDCT，LTV和TT）等方法进行大尺度和小尺度的融合有助于光照不变的人脸识别。
来源：http://valser.org/forum.php?mod=viewthread&tid=1051&page=1&extra=#pid1254
2023/2/23 14:39:43
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基于训练卷积神经网络alexnet的人脸识别设计，并采用级联目标检测技术对裁剪人脸进行识别。
使用函数capturefacesfromvideo.m从视频获取训练数据，并存储人脸图像。
使用函数cropface.m从训练数据的图像中裁剪人脸。
经过改变各层的数量来训练卷积神经网络alexnet。
使用训练后的newnet实现人脸识别。
使用函数capturefacesfromvideo.m从视频获取训练数据，并存储人脸图像。
使用函数cropface.m从训练数据的图像中裁剪人脸。
经过改变各层的数量来训练卷积神经网络alexnet。
使用训练后的newnet实现人脸识别。
2023/2/22 15:01:11
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ORL数据库共有400幅人脸图像(40人，每人1O幅，大小为112像素x92像素)，人物以s1-s40的方式命名。
该人脸库中的人脸图片具有表情和姿态的变化，也有戴（或不戴）眼镜，眼睛睁（或闭）的区别。
该人脸库中的人脸图片具有表情和姿态的变化，也有戴（或不戴）眼镜，眼睛睁（或闭）的区别。
2020/2/18 4:23:16
4.04MB
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ORL数据库共有400幅人脸图像(40人，每人1O幅，大小为112像素x92像素)，人物以s1-s40的方式命名。
该人脸库中的人脸图片具有表情和姿态的变化，也有戴（或不戴）眼镜，眼睛睁（或闭）的区别。
该人脸库中的人脸图片具有表情和姿态的变化，也有戴（或不戴）眼镜，眼睛睁（或闭）的区别。
2020/2/18 4:23:16
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一个基于静态图像的人脸识别零碎。
该零碎包括人脸图像的采集、图像预处理、人脸检测定位、人脸特征提取和识别几个部分支持向量机进行分类识别
该零碎包括人脸图像的采集、图像预处理、人脸检测定位、人脸特征提取和识别几个部分支持向量机进行分类识别
2019/4/7 21:40:05
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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
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