Redes neuronales - DCT para la identificación de la cara Redes neuronales - DCT para la identificación facial es una utilidad gratuita que minimizará la redundancia de la información de la imagen
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Redes neuronales - DCT para la identificación de la cara Clasificación y resumen

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Redes neuronales - DCT para la identificación de la cara Descripción

Redes neuronales - DCT para la identificación de la cara. Código fuente de MATLAB. La redundancia y la correlación de alta información en las imágenes de la cara dan lugar a ineficiencias cuando tales imágenes se utilizan directamente para el reconocimiento. Se utilizan transformes de coseno discretas 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 DCT se alimentan 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 DCT sea mucho más rápido que otros enfoques. Se requieren herramientas de herramientas de procesamiento de imágenes MATLAB y caja de herramientas de red neuronal matlab.

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