下面对特征人脸算法描述不正确的是( )
A: 特征人脸算法是一种应用主成分分析来实现人脸图像降维的方法
B: 特征人脸方法是用一种称为“特征人脸”的特征向量按照线性组合形式来表达每一张原始人脸图像
C: 每一个特征人脸的维数与原始人脸的维数一样大
D: 特征人脸之间的相关度要尽可能大
A: 特征人脸算法是一种应用主成分分析来实现人脸图像降维的方法
B: 特征人脸方法是用一种称为“特征人脸”的特征向量按照线性组合形式来表达每一张原始人脸图像
C: 每一个特征人脸的维数与原始人脸的维数一样大
D: 特征人脸之间的相关度要尽可能大
D
举一反三
- 下面对特征人脸算法描述不正确的是( ) A: 特征人脸算法是一种应用主成分分析来实现人脸图像降维的方法 B: 特征人脸方法是用一种称为“特征人脸”的特征向量按照线性组合形式来表达每一张原始人脸图像 C: 每一个特征人脸的维数与原始人脸的维数一样大 D: 特征人脸之间的相关度要尽可能大
- 下面对特征人脸算法描述不正确的是( ) A: 特征人脸方法是一种应用主成份分析来实现人脸图像降维的方法 B: 特征人脸方法是用一种称为“特征人脸(eigenface)”的特征向量按照线性组合形式来表达每一张原始人脸图像 C: 每一个特征人脸的维数与原始人脸图像的维数一样大 D: 特征人脸之间的相关度要尽可能大
- 下面对特征人脸算法描述不正确的是( )? 特征人脸之间的相关度要尽可能大|每一个特征人脸的维数与原始人脸图像的维数一样大|特征人脸方法是一种应用主成份分析来实现人脸图像降维的方法|特征人脸方法是用一种称为“特征人脸(eigenface)”的特征向量按照线性组合形式来表达每一张原始人脸图像
- 下面对主成分分析和特征人脸描述不正确的是( ) A: 主成份分析方法是一种保证数据被投影后方差最大的特征降维方法 B: 在主成份分析的降维过程中,尽可能将数据向方差最大方向进行投影,使得数据所蕴含信息没有丢失,彰显个性 C: 特征人脸方法是一种应用主成份分析来实现人脸图像降维的方法,其本质是用一种称为“特征人脸(eigenface)”的特征向量按照线性组合形式来表达每一张原始人脸图像,进而实现人脸识别 D: 假设原始灰度人脸图像维度是n*n,则特征人脸的维度是其一半
- 特征人脸方法的本质是用称为“特征人脸”的特征向量按照线性组合形式表达每一张原始人脸图像。( ) A: 对 B: 错
内容
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人脸识别系统包括? A: 人脸图像采集及检测。 B: 人脸图像预处理。 C: 人脸图像特征提取。 D: 人脸图像特征匹配与识别。
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机器进行人脸识别技术的步骤为: A: 定位特征点、人脸检测、人脸对比、计算人 B: 人脸对比、定位特征点、人脸检测、计算人脸特征值 C: 人脸检测、计算人脸特征值、定位特征点、人脸对比 D: 人脸检测、定位特征点、计算人脸特征值、人脸对比
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机器进行人脸识别技术的步骤为()。 A: B: 人脸检测、计算人脸特征值、定位特征点、人脸对比 C: 人脸检测、定位特征点、计算人脸特征值、人脸对比 D: 定位特征点、人脸检测、人脸对比、计算人脸特征值 E: 人脸对比、定位特征点、人脸检测、计算人脸特征值 F: G: H: I: J:
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某单位对员工考勤使用人脸识别,工作原理是提取人脸图像的特征进行身份识别,其工作流程分为: ①采集人脸图像 ②处理人脸图像 ③员工签到成功 ④匹配人脸图像特征值 ⑤提取人脸图像特征 正确的顺序是()。 A: ①⑤②④③ B: ①②③④⑤ C: ①④⑤②③ D: ①②⑤④③
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________是检测出图像中人脸所在位置的一项技术 A: 人脸检测 B: 人脸配准 C: 人脸属性识别 D: 人脸提特征