摘要：本文主要讲开集测试指标ROC曲线。开集测试更加符合实际的场景。一般要得到ROC曲线需要准备三个数据集，一个是gallery集，称为注册集，第二个是包含gallery集的ID的probe集，和不包含gallery集的ID的probe集，我们只需要计算类类比对分数和类间比对分数，这是一种1：n的比对方式。 代码如下：function [result,pre_FPR,pre_TPR]=drawRO

Abstrcat—本文主要介绍LBPLBP特征和高维LBPLBP特征在人脸识别领域的应用。目录目录LBP高维LBP1. LBP        LBPLBP算子是由OjalaOjala等人于1996年提出的，它是一种简单，有效的纹理分类的特征提取算法。      从纹理分析的角度来看，图像上某个像素点的纹理特征，大多数情况下是指这个点和周围像素点的关系，即这个点和它的邻域内点的关系。从哪个

Abstract—本文主要讲解Gabor特征在人脸识别中的使用。      在此不讲Gabor滤波器的原理，网上有很多博客已经介绍了大量关于Gabor滤波器。此文讲下提取出来后的Gabor滤波器的处理。      通常我们使用的Gabor滤波器有8个方向，5个尺度，这些参数都可以调节。Gabor滤波器分为实数部分和虚数部分，如图1所。图1a为实数部分，图1b为虚数部分。图1a Gab

继上一篇人脸图像预处理，现在给出opencv的程序。由于涉及到滤波，我先给出Opencv滤波的函数。void filter2D(InputArray src, //要进行滤波的图像OutputArray dst,//滤波后的图像int ddepth,//原图像的深度src.depth()Input

Abstrcat—人脸图像预处理是为了去除光照对人脸影响。通常我们采用直方图均衡化对人脸图像进行处理。下面介绍一个方法对人脸进行预处理，由于没有找到相关文献的介绍，现在只能给出公式以及该方法与直方图均衡化后的结果。该方法最终得到识别率比直接采用直方图均衡化好。对于一幅尺寸为m∗nm*n人脸图像II.I1=I(∑mi=1∑nj=1|Iij|a/(m∗n))(1/a)I_{1}=\frac{I}{(

摘要：本文主要讲解如何得到CMC曲线。CMC曲线就是算一种top-k的击中概率，主要用闭集测试。比如有n个注册样本，现在想测试性能，测试样本依次和n个注册样本算取一个距离，然后排序，看类类样本位于前top-k，最后统计得到CMC曲线。计算CMC曲线的函数代码如下：function accuracy = calrank(distance,rankvalue,info)for k = 1:length

刚上研一，我选了一门叫《最优化算法的课》，里面讲到有很多优化的算法，如大家耳熟能详的梯度下降法、牛顿法等等，这些算法大量运用于《数据挖掘》《模式识别》《机器学习》等课程之中，解决一些回归、拟合及模式分类的一些参数优化问题。《最优化计算方法》中讲了很多参数的优化算法，本文主要讲一下“信赖域 with 狗腿法“算法。    我们遇到的大多数是一些实际的问题，这门课是我们学校数学学院开的，原教材里讲

对于步长α分为精确线搜索和

Abstrcat—人脸图像预处理是为了去除光照对人脸影响。通常我们采用直方图均衡化对人脸图像进行处理。下面介绍一个方法对人脸进行预处理，由于没有找到相关文献的介绍，现在只能给出公式以及该方法与直方图均衡化后的结果。该方法最终得到识别率比直接采用直方图均衡化好。对于一幅尺寸为m∗nm*n人脸图像II.I1=I(∑mi=1∑nj=1|Iij|a/(m∗n))(1/a)I_{1}=\frac{I}{(

最小二乘法辨识在控制系统里面运用广泛。下面我分别讲下最小二乘法进行一阶辨识、二阶辨识的公式推导以及利用最小二乘进行参数的估计。为了便于做实验，我设置的输入都为冲击响应，因为冲击响应的s变换就为1。