人脸图像的几何归一化和灰度归一化

人脸图像的几何归一化和灰度归一化

模式识别&机器学习 4个月前 (10-13) 浏览: 7 评论: 0

在对人脸表情进行识别时,人脸的归一化处理是至关重要的一环,它涉及到下一步处理的好坏。 人脸的归一化包括几何归一化和灰度归一化,几何归一化分两步:人脸校正和人脸裁剪。而灰度归 一化主要是增加图像的对比度,进行光照补偿。 1.几何归一化 几何归一化的目的主要是将表情子图像变换为统一的尺寸,有利于表情特征的提取。具体步骤如下: (1)标定特征点,这里用[x,y] = ginput(3)函数来标定两眼和鼻

matlab图像类型转换以及uint8、double、im2double、im2uint8和mat2gray等说明

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matlab 4个月前 (10-13) 浏览: 5 评论: 0

1. matlab图像保存说明 matlab中读取图片后保存的数据是uint8类型(8位无符号整数,即1个字节),以此方式存储的图像称作8位图像,好处相比较默认matlab数据类型双精度浮点double(64位,8个字节),自然可以节省很大一部分存储空间。 详细来说imread把灰度图像存入一个8位矩阵,当为RGB图像时,就存入8位RGB矩阵中。例如,彩色图像像素大小是400*300( 高 * 宽

机器学习模型需要对数据进行归一化

机器学习模型需要对数据进行归一化

模式识别&机器学习 4个月前 (10-11) 浏览: 7 评论: 0

1)归一化后加快了梯度下降求最优解的速度;2)归一化有可能提高精度 1 归一化为什么能提高梯度下降法求解最优解的速度? 如下图所示,蓝色的圈圈图代表的是两个特征的等高线。其中左图两个特征X1和X2的区间相差非常大,X1区间是[0,2000],X2区间是[1,5],其所形成的等高线非常尖。当使用梯度下降法寻求最优解时,很有可能走“之字型”路线(垂直等高线走),从而导致需要迭代很多次才能收敛;而右图对

MNIST数据库介绍及转换

MNIST数据库介绍及转换

模式识别&机器学习 5个月前 (10-09) 浏览: 3 评论: 0

数据库的一个子集。 MNIST数据库官方网址为:http://yann.lecun.com/exdb/mnist/ ,直接下载,train-images-idx3-ubyte.gz、train-labels-idx1-ubyte.gz等。下载四个文件,解压缩。解压缩后发现这些文件并不是标准的图像格式。这些图像数据都保存在二进制文件中。每个样本图像的宽高为28*28。 以下为将其转换成普通的jpg图

LDA算法入门

LDA算法入门

模式识别&机器学习 5个月前 (09-29) 浏览: 7 评论: 0

参考 Introduction to LDA Linear Discriminant Analysis - A Brief Tutorial http://www.aiaccess.net/English/Glossaries/GlosMod/e_gm_fisher_discriminant.htm 线性判别分析(Linear Discriminant Analysis, LDA)算法分析 一. 

[收集]协方差矩阵的详细说明

[收集]协方差矩阵的详细说明

模式识别&机器学习 5个月前 (09-29) 浏览: 8 评论: 0

协方差矩阵的详细说明 1、协方差矩阵中的每一个元素是表示的随机向量X的不同分量之间的协方差,而不是不同样本之间的协方差,如元素Cij就是反映的随机变量Xi, Xj的协方差。 2、协方差是反映的变量之间的二阶统计特性,如果随机向量的不同分量之间的相关性很小,则所得的协方差矩阵几乎是一个对角矩阵。对于一些特殊的应用场合,为了使随机向量的长度较小,可以采用主成分分析的方法,使变换之后的变量的协方差矩阵完

ngrok 后台运行方法

ngrok 后台运行方法

杂七杂八 5个月前 (09-29) 浏览: 4 评论: 0

ngrok 用 & 不能后台运行 这就要使用screen这个命令 首先安装screen 之后运行 然后运行ngrok启动命令 最后按快捷键 既可以保持ngrok后台运行

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