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顔認識のためのフーリエバッセル変換 ランキングとまとめ
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顔認識のためのフーリエバッセル変換 説明
極小周波数に基づく新規な生物学的に動機付けられた顔認識アルゴリズムを提示する。極頻度記述子は、フーリエバッセル変換（FBT）によって顔画像から抽出される。現在の顔認識アルゴリズムのほとんどは、ほとんどのアナログおよびデジタルイメージングシステムに典型的な、デカルトの観点からの特徴抽出に基づいています。 一方、霊長類の視覚システムは、視覚的刺激を対数的に処理することが知られている。極小周波数領域内の画像の代替表現は、二次元フーリエベッセル変換である。この変換は、円形領域のパターンを分析する際にいくつかのアプリケーションを見つけましたが、画像認識のためにめったに悪用されませんでした。 これらの結果は、認識および検証タスクに関連した顔画像の極小周波数含有量の高い有益な価値を示し、デカルトの周波数の内容は被験者の身元に関する情報を補完することができるが、場合によっては事前に正規化されていない場合にのみ想定される。顔認識のためのフーリエベッセル変換を与え、それが本当に可能なものを見ることを試みなさい！
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