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FaceDetectionSystem
- 人脸检测系统可对一张图片中,在不同地方的人脸进行识别,并可对图片进行各种各样的处理,如:对图片进行二值化,比较图片相似度等.-Human Face Detection system can be a picture, in different parts of the face to identify people, and on the picture for various treatment, such as: for two values of the picture, and pict
PCA_FACE
- 从若干张图片中进行人脸识别，自动选择与例图最相似的图片，并计算其相似度！-From a number of pictures in face recognition, automatic selection and the most similar case diagram picture, and calculate the similarity!
hausdorff
- 摘 要： 提出了一种基于改进 Ha u s d o r f f距离的人脸相似度匹配的方法， 该方法首先将人脸划分为脸型、 双眼、 鼻、 嘴等几个特征点 集， 分别计算各部分的改进 Ha u s d o r f f 距离， 然后进行加权计算相似度。利用该方法， 在 A S M( 主动形状模型) 定位人脸的基础上进 行了人脸检索。 实验表明， 利用人脸相似度计算方法对人脸特征库进行搜索， 达到 了较好的效果。同时结合 A S M 自动人脸检测， 本 方法可以全自动完成人脸匹配， 应
renlian
- matlab实现人脸识别系统！给定一张人脸图像，能在一堆图片中识别出来！-matlab to achieve face recognition system! Given a human face images, can be identified in a pile in the picture!
AnimprovedBayesianfacerecognitionalgorithm
- 对人脸识别的贝叶斯方法ML中相似度计算公式进行了简化，对数据集的训练和人脸图像的预处理进 行了修改，提出了一种改进的贝叶斯人脸识另1】算法SML。在FERET人脸图像库的子集和南大人脸图像实验库上对 识别算法进行了测试和比较。实验表明，SML算法提高了ML算法的效率，克服了ML算法计算效率不高的缺陷，而 且SML的识别效率明显高于PCA方法。-Bayesian face recognition method on the ML in the similarity formula ha
renlianjiance
- 已有的眼睛状态识别方法不仅计算量大，而且易受环境因素(如光照条件)的影响。为此本文提出了一种新的眼睛状态识别方法:首先对实时拍摄的图像利用运动信息和肤色特征进行人脸检测 然后在检测到的上半部人 脸区域采用Adaboost算法只检测驾驶员正常状态下睁开的眼睛，把检测 的眼睛与眉毛分割出来制成正常睁开眼睛模板 最后把眼睛模板与未检测 到眼睛的上半部人脸区域进行匹配，当该区域的最大相似度值小于某闽值 时认为眼睛是闭合状态，否则认为眼睛是睁开状态。并根据眼睛状态计算 眼睛平均闭合时间
demo
- 实现了利用数字图像模式识别技术实现对人脸的自动检测与特征定位。包括有脸相似度计算、人脸轮廓提取、人脸定位、脸内轮廓提取、眼睛定位、鼻子定位和嘴定位等部分。-Achieved using digital image pattern recognition technology to the automatic human face detection and feature location. Include face similarity calculation, face contour ex
An-Algorithm-for-Face-Recognition-
- 高独特性特征的选择以及合适匹配策略的选用是人脸识别技术的关键。讨论了基于仿射不变的几何特 征SIFT算子进行人脸识别的方法。SIFT算子的计算复杂度较高，并且不同的人脸表情和图像模糊会加大特征匹 配的难度。为克服上述缺点，提出了一种新的算法，将选择6个人脸上感兴趣子区域进行描述，并根据各自的独特 性赋予不同的权值，最后在匹配过程中使用相似度的平方来减小偏差数据造成的影响。实验结果表明，该方法能 有效减轻表情变化对于身份识别率急剧下降的影响，并可显著减少计算复杂度和特征匹配时间。-
find-eye
- 提供一个基于模板相似度匹配法的人脸识别程序。-Provide a template matching method based on similarity of face recognition programs.
renl
- 实现了利用数字图像模式识别技术实现对人脸的自动检测与特征定位。包括有脸相似度计算、人脸轮廓提取、人脸定位、脸内轮廓提取、眼睛定位、鼻子定位和嘴定位等部分。-Achieved using digital image pattern recognition technology to the automatic human face detection and feature location. Include face similarity calculation, face contour ex
Face-Recognition
- 人脸识别特指利用分析比较人脸视觉特征信息进行身份鉴别的计算机技术。人脸识别是一项热门的计算机技术研究领域，它属于生物特征识别技术，是对生物体（一般特指人）本身的生物特征来区分生物体个体。一般来说，人脸识别系统包括图像摄取、人脸定位、图像预处理、以及人脸识别（身份确认或者身份查找）。系统输入一般是一张或者一系列含有未确定身份的人脸图像，以及人脸数据库中的若干已知身份的 人脸识别人脸图象或者相应的编码，而其输出则是一系列相似度得分，表明待识别的人脸的身份。-Face Recognition refe
PCA_FACE
- 从若干张图片中进行人脸识别，自动选择与例图最相似的图片，并计算其相似度！-From a number of pictures in face recognition, automatic selection and the most similar case diagram picture, and calculate the similarity!
face-recognition
- 首先采用基于人脸肤色相似度计算的方法，进行人脸的识别与分割。接着对人脸进行定位并提取人脸轮廓-face recognition and localization
facepp-php-sdk-master
- 通过使用 faceplus 接口实现人脸识别，通过上传的图片返回相似度，判断是否为同一个人。-The realization of face recognition by using the faceplusplus interface, then return by uploading pictures, to determine whether the same person.
Untitled23
- 人脸识别，眼睛鼻子嘴巴等的相似度比较，能够有效的比较人脸的相似度-Face recognition, similarity comparison of eyes nose mouth.
SSIM
- 图像的相似度评价代码，可用于评价自然图像的相似度，进而用于人脸识别，自然图像识别等。-Similarity Evaluation code image can be used to uate the similarity of natural images, and thus for face recognition, image recognition, and natural.
简易人脸识别系统
- 人脸识别中的特征脸提取、相似人脸检索、相似度评估
人脸识别
- 基于ssm框架搭建的，前端通过获取video标签?调用本地的摄像头(获取用户媒体对象,流媒体数据base64)，将流媒体数据画到convas画布上去?,后台调用百度API人脸识别接口，进入百度大脑搜索人脸识别即可获取官网的Secret Key，将前端获取的人脸信息的base64信息和你本地数据库里的人脸信息传到百度人脸识别的接口进行人脸比对，返回一个json数据，result参数 带别人脸相似度, result可自己定义，从而实现人脸识别登录(Based on the SSM framework
FaceIdentification
- 人脸识别代码，提取人脸特征，进行人脸对比，给出人脸相似度，识别效果还行,VS2015编译通过(Face recognition code, face feature extraction, face contrast, face similarity, recognition effect is good, build with VS2015)
find people
- visual studio 2015平台上实现，摄像头识别人脸位置，并且与库中图片对比，识别人脸相似度。(On the visual studio 2015 platform, the camera recognise the face position and compare with the picture in the library to identify face similarity.)