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行人特征识别算法汇总

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简介：
本论文综述了行人特征识别领域的多种算法，包括基于手工特征和深度学习的方法，并分析其优缺点及应用场景。 行人属性识别算法合集包括DeepMar、attention-heat-map-refining、RstarCNN 和 Weakly-supervised-Network。

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  • 行人特征识别算法汇总
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    本论文综述了行人特征识别领域的多种算法，包括基于手工特征和深度学习的方法，并分析其优缺点及应用场景。 行人属性识别算法合集包括DeepMar、attention-heat-map-refining、RstarCNN 和 Weakly-supervised-Network。
     
  • 关于车辆与行人识别算法的特征提取.doc
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    本文档探讨了在智能交通系统中用于识别车辆和行人的先进算法，并着重介绍了一种高效的特征提取技术。该方法旨在提高目标检测精度及鲁棒性，为交通安全提供技术支持。 方向梯度直方图（Histogram of Oriented Gradient, HOG）是一种用于计算机视觉和图像处理中的物体检测特征描述子。它通过计算并统计图像局部区域的梯度方向直方图来生成特征信息。Hog特征与SVM分类器结合，在图像识别中得到了广泛应用，特别是在行人检测方面取得了显著的成功。值得注意的是，这种方法由法国研究人员Dalal在2005年的CVPR会议上首次提出，并且尽管后来出现了许多新的行人检测算法，但大多数都是基于HOG+SVM这一思路进行的改进和发展。本段落将详细讲解并提供完整的算法代码。
     
  • 人脸识别的经典算法——特征脸方法(Eigenface)
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    特征脸方法（Eigenface）是一种基于PCA的人脸识别经典技术，通过将人脸图像投影到一组称为eigenfaces的特征空间中实现模式识别和分类。 这篇文章是介绍人脸识别经典方法的第一篇，后续会有其他方法更新。特征脸方法基本是将人脸识别推向真正可用的第一种方法，了解一下还是很有必要。 步骤一：获取包含M张人脸图像的集合S。在我们的例子里有25张人脸图像（虽然是25个不同人的人脸的图像）。每张图像可以转换成一个N维的向量（即每个像素作为一个维度进行排列），然后这M个向量组成一个矩阵。
     
  • Python中的人脸识别经典算法（一）——特征脸法
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    本文介绍了人脸识别的经典算法之一——特征脸法，在Python编程环境中实现人脸的特征提取与识别过程。 本段落详细介绍了使用Python实现人脸识别的经典算法——特征脸法，并具有一定的参考价值。对这一主题感兴趣的读者可以参考此文章。
     
  • 人脸识别中的特征脸方法（Eigenface）经典算法
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    简介：特征脸方法(Eigenface)是一种基于主成分分析的人脸识别技术，通过提取人脸图像的主要特征进行降维和模式识别，在人脸识别领域具有开创性意义。 本段落详细介绍了人脸识别的经典算法之一——特征脸方法（Eigenface），具有一定的参考价值，有兴趣的读者可以查阅相关资料进行深入学习。
     
  • 【人脸识别】利用HOG特征与KNN算法的人脸识别Matlab代码.md
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    本Markdown文档提供了一套基于HOG（Histogram of Oriented Gradients）特征和KNN(K-Nearest Neighbors)算法的人脸识别Matlab实现代码，适用于研究及学习人脸识别技术。 【人脸识别】基于HOG特征KNN算法实现人脸识别matlab源码 这篇文章介绍了如何使用MATLAB编写一个利用HOG（Histogram of Oriented Gradients）特征与KNN（k-Nearest Neighbors）分类器相结合的人脸识别系统。文中详细阐述了各个步骤的代码细节，包括数据预处理、特征提取以及模型训练和测试等内容，并提供了完整的源码供读者参考学习。
     
  • 采用LBP特征的人脸识别方法
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    本文探讨了基于LBP（局部二值模式）特征的人脸识别技术，分析了其在人脸图像处理中的应用与优势。通过实验验证了该方法的有效性和鲁棒性。 经典人脸识别算法采用模式识别方法，在VS2008开发平台上使用C++语言实现。该算法通过对人脸图片进行LBP特征提取，并利用距离度量计算人脸相似度，在包含100人的小型数据库中，准确率超过了80%。
     
  • Python中的人脸识别经典算法（一）——特征脸方法
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    本篇文章介绍了Python编程语言中人脸识别的经典算法之一——特征脸方法。该技术基于主成分分析(PCA)，通过降维提取面部图像的关键特征，实现人脸的高效识别与处理。 最近计划进行人脸识别相关的工作，并打算集成一个系统。虽然OpenCV已经集成了几种性能较好的算法，但我还是想自己动手尝试一下初级的算法。 操作环境：Python 2.7 第三方库：OpenCV for Python、NumPy 其中一种较为经典的算法是特征脸法，其实质上就是使用PCA进行降维处理。该方法的基本思路为将二维图像先灰度化成单通道图像，再将其首尾相连转换成一个列向量。假设图片大小为20*20，则这个向量将是400维度的。理论上来说，组织成这样的向量后就可以应用任何机器学习算法了；然而由于维度过高导致计算复杂性增加，因此需要使用PCA进行降维处理，之后可以利用简单的排序或KNN等方法来实现人脸识别功能。
     
  • 利用dlib进行68个人脸特征点识别
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    本项目采用开源库dlib实现精准的人脸特征定位，能够检测并标记人脸上的68个关键点，为面部表情分析和人脸识别提供强有力的技术支持。 使用的是dlib18.18版本，主要是为了获取人脸的68个特征点。这个库是32位的，并且是由我自己生成的，用的是vs2015编译器。无需对任何东西进行修改，下载后即可运行。