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文檔簡介
1、如今越來越多的人機(jī)交互設(shè)備在不斷的普及,智能看板、智能手機(jī)、平板電腦、IPAD等已融入人們的日常生活當(dāng)中,雖然這些設(shè)備都配有攝像頭,但在交互過程中絕大多數(shù)這些設(shè)備都是以觸控或聲控為主,人臉的信息,比如性別、表情、年齡等信息并沒有很好地被分析使用,因此為了使這些設(shè)備的人機(jī)交互性更加智能化,計(jì)算機(jī)視覺、機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能等強(qiáng)有力的技術(shù)需要被應(yīng)用進(jìn)來,本論文便是主要介紹這些技術(shù)并實(shí)現(xiàn)將它們?nèi)谌氲介_發(fā)的人臉分析系統(tǒng)當(dāng)中。
本文最開始介
2、紹了目前在信號(hào)處理領(lǐng)域比較熱門的壓縮感知理論,對(duì)信號(hào)的稀疏表示、測量矩陣和信號(hào)重建等問題進(jìn)行了詳細(xì)討論,并且提出了一個(gè)滿足特殊條件的稀疏測量矩陣實(shí)現(xiàn)對(duì)圖像快速的特征提取,為本系統(tǒng)的實(shí)現(xiàn)奠定了重要的理論基礎(chǔ);接著我們使用一種簡單樸素貝葉斯分類器實(shí)現(xiàn)高效地追蹤人臉,可以滿足實(shí)時(shí)運(yùn)行的要求;然后我們對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)中的支持向量機(jī)方法理論也進(jìn)行了詳細(xì)的討論,支持向量機(jī)的優(yōu)秀分類能力是系統(tǒng)中性別、表情以及年齡識(shí)別功能實(shí)現(xiàn)的保證,我們便是通過libSVM
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