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Research on the effect of generative adversarial network based on wavelet transform hidden Markov model on face creation and classification

Yanjiang Li

Yanjiang Li

King’s College LondonLondon, UK
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Li, Yanjiang
, 
Bin Ni

Bin Ni

King’s College LondonLondon, UK
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Ni, Bin
, 
Hui Ni

Hui Ni

Shanghai Normal UniversityShanghai, China
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Ni, Hui
 et 
Samer Shorman

Samer Shorman

College of Arts & Science, Applied Science UniversityBahrain
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Shorman, Samer
  
15 juil. 2022
Research on the effect of generative adversarial network based on wavelet transform hidden Markov model on face creation and classification's Cover Image
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Publié en ligne: 15 juil. 2022
Pages: 821 - 830
Reçu: 06 févr. 2022
Accepté: 16 avr. 2022
DOI: https://doi.org/10.2478/amns.2022.2.0069
Mots clés
© 2023 Yanjiang Li et al., published by Sciendo
This work is licensed under the Creative Commons Attribution 4.0 International License.

Figure. 1

Structure diagram of hidden Markov model
Structure diagram of hidden Markov model

Figure. 2

Training flow chart of Adaboost algorithm
Training flow chart of Adaboost algorithm

Figure. 3

Structure diagram of cascade classifier
Structure diagram of cascade classifier

Figure 4

Face state division
Face state division

Figure. 5

Operation flow chart
Operation flow chart

Figure 6

E-HMM training operation flow chart
E-HMM training operation flow chart

Figure 7

flow chart of face recognition
flow chart of face recognition

Figure. 8

Test scheme
Test scheme

Figure 9

Working principle of the system
Working principle of the system
Langue:
Anglais
Périodicité:
1 fois par an
Sujets de la revue:
Sciences de la vie, Sciences de la vie, autres, Mathématiques, Mathématiques appliquées, Mathématiques générales, Physique, Physique, autres
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