Contact
Cum să cumpăr
Livrare
Consilier de cumpărături
Face Recognition & Principal Component Analysis Method
Algorithm, Simulation & Discussion
engleză
91 b
30 de zile pentru retur bunuri
Clienții au cumpărat de asemenea
/
Copertă tare
87.37
lei
/
Carte broșată
166.28
lei
/
Carte broșată
259.09
lei
/
Carte broșată
160.65
lei
/
Carte broșată
191.97
lei
This book mainly addresses the building of face recognition system and Principal Component Analysis (PCA) method in details. PCA is a statistical approach used for reducing the number of variables in face recognition. In PCA, every image in the training set is represented as a linear combination of weighted eigenvectors called eigenfaces. These eigenvectors are obtained from covariance matrix of a training image set called as basis function. The weights are found out after selecting a set of most relevant Eigenfaces. Recognition is performed by projecting a test image onto the subspace spanned by the eigenfaces and then classification is done by measuring Euclidean distance. A number of experiments were done to evaluate the performance of the face recognition system. Here, I used a training database of students of ETE-07 series, RUET, Rajshahi-6204, Bangladesh.
Informații despre carte
engleză
Dăruiește această carte chiar astăzi
Este foarte ușor
1 Adaugă cartea în coș și selectează Livrează ca un cadou 2 Îți vom trimite un voucher în schimb 3 Cartea va ajunge direct la adresa destinataruluiAr putea de asemenea, să te intereseze
/
Carte broșată
178.92
lei
/
Carte broșată
132.57
lei
/
Carte broșată
190.19
lei
/
Carte broșată
190.19
lei
