I. INTRODUCTIONFace recognition tec

I. INTRODUCTION
Face recognition technology is the use of computer
analysis of face images, and extracted from the face images
effective identification information of technology.
Preprocessing in face recognition including: image rotation,
image mask, scale normalization, histogram normalization,
illumination compensation, etc. The purpose of
preprocessing is to improve the recognition rate, to a certain
extent, can improve the recognition speed to improve the rate
of face recognition. U-face concept was first proposed in the
image preprocessing. Kernel Principal Component Analysis
(KPCA) face recognition method is a classical based on the
statistical characteristics of face recognition methods; it is
generally believed that the method is better than Principal
Component Analysis (PCA) face recognition method.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

I. แนะนำ
เทคโนโลยีรู้จำใบหน้าเป็นการใช้คอมพิวเตอร์
วิเคราะห์ภาพใบหน้า และแยกจากภาพใบหน้า
ข้อมูลประสิทธิภาพของเทคโนโลยี
ประมวลผลเบื้องต้นในการรวมทั้งการรู้จำใบหน้า: ภาพหมุน,
รูปหน้ากาก มาตราส่วนฟื้นฟู ฟื้นฟูฮิสโตแกรม,
แทนรัศมี ฯลฯ วัตถุประสงค์ของ
ประมวลผลเบื้องต้นคือการ ปรับปรุงอัตราการรับรู้ การบาง
ขอบเขต สามารถปรับปรุงความเร็วการรับรู้ในการปรับปรุงอัตรา
ของการรู้จำใบหน้าได้ ครั้งแรกที่เสนอแนวคิด U-หน้า
ภาพประมวลผลเบื้องต้น Analysis
(KPCA) คอมโพเนนต์หลักของเคอร์เนลหน้าวิธีการรับรู้มีความคลาสสิก
ลักษณะทางสถิติของวิธีการรู้จำใบหน้า เป็น
โดยทั่วไปเชื่อว่าวิธีการดีกว่าครูใหญ่
ส่วนประกอบการวิเคราะห์ (PCA) หน้าวิธีการรับรู้

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

I. บทนำ
เทคโนโลยีการจดจำใบหน้าคือการใช้เครื่องคอมพิวเตอร์
ในการวิเคราะห์ภาพใบหน้าและสารสกัดจากภาพใบหน้าที่
ข้อมูลประจำตัวที่มีประสิทธิภาพของเทคโนโลยี
กระบวนการเตรียมการในการจดจำใบหน้ารวมทั้งการหมุนภาพ,
หน้ากากภาพปรับขนาด histogram ฟื้นฟู
ชดเชยแสง ฯลฯ . วัตถุประสงค์ของการ
ประมวลผลเบื้องต้นคือการปรับปรุงอัตราการรับรู้เพื่อบาง
ขอบเขตสามารถเพิ่มความเร็วการรับรู้เพื่อเพิ่มอัตรา
ของการจดจำใบหน้า แนวคิด U-ใบหน้าถูกเสนอครั้งแรกใน
การเตรียมภาพ kernel วิเคราะห์องค์ประกอบหลัก
(KPCA) วิธีการจดจำใบหน้าเป็นคลาสสิกขึ้นอยู่กับ
ลักษณะทางสถิติของวิธีการจดจำใบหน้า; มันเป็นที่
เชื่อกันโดยทั่วไปว่าวิธีการที่ดีกว่าอาจารย์
วิเคราะห์องค์ประกอบ (PCA) วิธีการจดจำใบหน้า

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

ผมแนะนำ
ใบหน้าเป็นเทคโนโลยีการใช้คอมพิวเตอร์วิเคราะห์
ของภาพใบหน้า และสารสกัดจากภาพใบหน้า
ข้อมูลประชาชนที่มีประสิทธิภาพของเทคโนโลยี preprocessing ในใบหน้า .
: รวมภาพการหมุน
ภาพหน้ากาก , การฟื้นฟู , ขนาดความถี่บรรทัดฐาน ,
ชดเชยรัศมี ฯลฯ วัตถุประสงค์ของ
ติดกันก็เพื่อปรับปรุง ยอมรับอัตราเพื่อบางขอบเขต
, สามารถเพิ่มความเร็วการรับรู้เพื่อเพิ่มอัตรา
ของใบหน้าดู แนวคิด u-face ถูกเสนอครั้งแรกใน
การเตรียมรูปภาพ โปรแกรมการวิเคราะห์องค์ประกอบหลัก
( kpca ) วิธีจดจำใบหน้าเป็นคลาสสิกขึ้นอยู่กับลักษณะทางสถิติของวิธีการรู้จำใบหน้า

; มันเป็นที่เชื่อกันโดยทั่วไปว่าเป็นวิธีที่ดีกว่าหลัก
การวิเคราะห์องค์ประกอบ ( PCA ) วิธีการรู้จำใบหน้า