Andere Kunden interessierten sich auch für
![Erkennung und Verfolgung eines menschlichen Gesichts aus Videos]( "Erkennung und Verfolgung eines menschlichen Gesichts aus Videos")
Erkennung und Verfolgung eines menschlichen Gesichts aus Videos45,90 €![Lügendetektion]( "Lügendetektion")
Lügendetektion39,90 €![Gesichtserkennungssystem in Echtzeit]( "Gesichtserkennungssystem in Echtzeit")
Gesichtserkennungssystem in Echtzeit35,90 €![Gesichtsdetektion und -erkennung in Echtzeit]( "Gesichtsdetektion und -erkennung in Echtzeit")
Gesichtsdetektion und -erkennung in Echtzeit43,90 €![Entwurf und Implementierung eines Sicherheitssystems für Kraftfahrzeuge mit ARM]( "Entwurf und Implementierung eines Sicherheitssystems für Kraftfahrzeuge mit ARM")
Entwurf und Implementierung eines Sicherheitssystems für Kraftfahrzeuge mit ARM39,90 €![Gesichtserkennung aus der Seitenansicht mithilfe von DWT und Random Forest mit Teilmenge]( "Gesichtserkennung aus der Seitenansicht mithilfe von DWT und Random Forest mit Teilmenge")
Gesichtserkennung aus der Seitenansicht mithilfe von DWT und Random Forest mit Teilmenge35,90 €![Gestenbasierte Erkennung: Theorie und Anwendungen]( "Gestenbasierte Erkennung: Theorie und Anwendungen")
Gestenbasierte Erkennung: Theorie und Anwendungen43,90 €
In diesem Buch wurde eine eingehende Studie über den Stand der Technik der beleuchtungsinvarianten Gesichtserkennungstechniken durchgeführt und eine Methode vorgeschlagen, die auf der Fusion von zwei verschiedenen Merkmalsextraktionstechniken basiert, um die ungünstigen Beleuchtungsbedingungen zu überwinden. Das vorgeschlagene System verwendet die gradientenbasierte Beleuchtungsnormalisierung, um die Überlegenheit der Beleuchtungskomponente zu entfernen. Um die beleuchtungsunempfindliche Gesichtsdarstellung zu erhalten, wird ein Verhältnis der Gradientenamplitude zur ursprünglichen Bildintensität ermittelt. Die Gesichtsmerkmale werden mit zwei verschiedenen Merkmalsextraktionstechniken extrahiert. Das lokale binäre Muster (LBP) ist ein sehr effizienter lokaler Texturdeskriptor, der auf der Schwellenwertbildung für die Pixel in einer kleinen Nachbarschaft auf der Grundlage des Wertes des mittleren Pixels basiert. Das lokale ternäre Muster (LTP) ist eine rauschresistente modifizierte Version des LBP. Die von den beiden Techniken gelieferten Merkmalsvektoren werden auf Merkmalsebene verschmolzen. Schließlich wird in der Klassifizierungsphase zur Erkennung ein künstliches neuronales Netz verwendet.