Reconocimiento facial basado en redes de wavelet-neuronal Use los coeficientes de transformación para reconocer las características faciales.
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Reconocimiento facial basado en redes de wavelet-neuronal Clasificación y resumen

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Reconocimiento facial basado en redes de wavelet-neuronal Descripción

Sistema de reconocimiento facial basado en redes de Wavelet-Neural - Código fuente de MATLAB. Las transformadas de Wavelet se utilizan para reducir la redundancia de la información de la imagen porque solo se necesitan un subconjunto de los coeficientes de transformación para preservar las características faciales más importantes, como el contorno del cabello, los ojos y la boca. Demostramos experimentalmente que cuando los coeficientes de wavelet se introducen en una red neuronal de la backpropagación para la clasificación, se puede lograr una alta tasa de reconocimiento utilizando una proporción muy pequeña de los coeficientes de transformación. Esto hace que el reconocimiento facial basado en Wavelet sea mucho más preciso que otros enfoques. Se requieren una caja de herramientas de procesamiento de imágenes MATLAB, se requiere la caja de herramientas de Matlab Wavelet Toolbox y Matlab Neural Network.

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