【摘 要】
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针对视觉传感网络的人像识别过程中容易出现移动设备使用的光照、背景易发生改变,使用者姿态、眼睛、表情等发生变化的问题,提出一种基于移动终端嵌入式的视觉传感网络的人像
【基金项目】
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海南省自然科学基金(613170)
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针对视觉传感网络的人像识别过程中容易出现移动设备使用的光照、背景易发生改变,使用者姿态、眼睛、表情等发生变化的问题,提出一种基于移动终端嵌入式的视觉传感网络的人像识别技术,寻找每个样本点的若干个近邻点,通过各样本点的近邻点求出该样本点的局部重建权值矩阵,从而求出该样本点的输出值。对视觉传感网络人像灰度值的均值以及方差进行灰度归一化处理,使其相等。根据视觉传感网络人像特征矢量样本获取两个最佳鉴别矢量,将其作为基底矢量转换成子空间,多次输入视觉传感器网络的人像,获取该类模式的人像特征矢量样本集,给出正态模式下的Bayes分类模型,获取单元型最小距离分类器。仿真实验结果表明,所提方法具有很高的人像识别精度。
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