搜索资源列表
neutro
- 卡内基梅隆大学，采用人工神经网络方法进行人脸训练和识别的c程序源代码，程序中注释比较详细，不多说了。-Carnegie Mellon University, artificial neural network method for training and Face Recognition c source code, procedures Notes in greater detail, not much to say.
facetrainbyC++
- 这是一份基于人工神经网络的人脸训练源码。可以用于训练识别表情，定位人脸以及五官。并且里面还有一个图形库的包
基于Gabor特征提取和人工智能的人脸检测系统源代码
- 使用步骤： 1. 拷贝所有文件到MATLAB工作目录下(确认已经安装了图像处理工具箱和人工智能工具箱) 2. 找到"main.m"文件 3. 命令行中运行它 4. 点击"Train Network"，等待程序训练好样本 5. 点击"Test on Photos"，选择一个.jpg图片，识别。 6. 等待程序检测出人脸区域
haarcascade_frontalface_alt2
- 前脸训练器，能很好的进行分类，适用于人脸检测-foreface train
adboost_cascade
- 基于adaboost的人脸检测算法,包括训练，修改了数据读取结构，降低了内存需求-Based on adaboost face detection algorithms, including training, to modify the data read structure, reducing the memory requirements
GMM_Skin_Detector
- Matlab skin detector。运用高斯混合模型训练的到人的皮肤颜色分布。用于皮肤和人脸检测。-A collection of Matlab scr ipts
pcafacerecognition
- 基于主成分分析(PCA)的人脸识别系统 利用2D PCA算法求对训练集向量进行降维的降维矩阵，最近邻法测试对测试集识别的精度-pca face recognition
adaboost
- 人脸识别，基于MATLAB的一个人脸识别训练样本-recognition of face
yaleB01_P05.tar
- 人脸识别训练图库，我想对做人脸识别的朋友会有帮助的-face recognition
DCT
- 本文设计基于DCT的人脸识别系统，首先结合当今人脸识别的背景和发展状况讨论了人脸识别的研究内容及在各方面的应用；然后研究了人脸识别进行预处理，讨论了人脸识别预处理的其他方法，分析各种方法的利弊，最后采用DCT（离散余弦变换）实现人脸图像预处理中的降维处理；接下来对人脸图像的特征提取进行了研究，简单叙述了几何特征提取和代数特征提取，同时深入研究了基于DCT和PCA变换的人脸图像特征提取，从而实现是否对人脸识别系统识别率有所提高的研究；对于分类器的选择，本文对两种分类器进行了探讨，即最近邻分类器和B
facerecognitionMATLAB
- 人脸检测的MATLAB代码，包括训练过程。程序的中间用到了PCA的方法。-MATLAB code for face detection, including the training process. Procedures used in the middle of the PCA approach.
fdv
- Matlab编写的人脸定位和程序。使用神经网络进行训练。-Written in Matlab face location and procedures. Using the neural network training.
haar_like
- 基于haar-like训练的人脸识别，在matlab中实现的，希望对大家有用。-Training based on haar-like face recognition, implemented in matlab, we want to be useful.
Adaboost-detection
- 基于ADABOOST的人脸检测程序，有分类器训练和测试-face detection based on adaboost
Haar
- haar+adaboost人脸训练和检测源码,优化程序,速度极快-haar+adaboost face training and testing source code optimizer, fast
PCA人脸识别
- 采用PCA算法对ORL Database of Faces人脸数据库(15个人，每人10幅图像，样本数量15*10)进行识别，通过改变每类训练样本中的比例，在默认累计率情况下，可得到不同的识别准确率
XXX
- 模型训练完毕之后，进行检测，进行人脸识别(After the model training is completed, the test is carried out)
PCA+SVM
- 采用经典的ORL人脸数据集，利用PCA进行进行降维，然后用SVM进行数据集的分类和训练。上传文件内包含libSVM3.2安装包(The classical ORL face dataset is used for dimension reduction by PCA, and then SVM is used to classify and train the dataset.)
BP神经网络
- 第一个m文件：构造、训练BP神经网络并计算其识别率；第二个文件将进行人脸检测。注意：orl人脸数据库需要在网上下载。(The function of the first m file is to construct and train the BP neural network and calculate its recognition rate. The second is the detection of face. Note: the ORL face database needs to
people faces
- 用卷积神经网络（CNN）实现人脸识别，效果还可以，一个是training的程序，可以训练网络。一个是use程序，可以识别人脸(Using convolution neural network (CNN) to achieve face recognition, the effect is also available, one is the training program, can train the network. One is a use program that recognizes