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搜索资源 - Facial features matlab
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在本设计中源于将图像看作随机场的实例,同时从信号处理的观点出发，对图像进行统计描述。通过K-L变换降低人脸特征的维数，提取人脸图像的代数特征，并排序。这样，利用代数特征的比较，可从人脸库中识别一幅人脸。-in the design of the images from the airport as with the examples, from the viewpoint of signal processing, right image descr iptive statistics. Thr
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Matlab脸部识别程序包括
haar feature
adaboosting,Matlab including facial recognition program haar featureadaboosting
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结合人脸肤色和发色进行的人脸检测，可以忽略人脸的姿态表情，不用进行人脸特征的定位-Combination of face color and hair color for face detection, facial gesture can ignore the expression, do not carry out the positioning of facial features
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摘要：主成分分析（PCA）的人脸识别算法，以减少的特征向量是涉及到对抽象的特点，改进了主成分分析（一）iUumination算法的变化影响酶原sed.The方法是基于上减低与正常化其相应的标准差的特征向量元素相关联的大特征值的特征向量的影响力的想法。耶鲁大学和耶鲁大学面临的数据库面对数据库B是用来验证-Abstract：In principal component analysis(PCA)algorithms for face recognition，to reduce the influen
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High information redundancy and correlation in face images result in efficiencies when such images are used directly for recognition. In this paper, discrete cosine transforms are used to reduce image information redundancy because only a subset of t
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计算机人脸识别技术( Face Reocgnition)就利用计算机分析人脸图像,从中提取出有效的识别信息,用来辨认身份的一门技术。[ 1 ]即对已知人脸进行标准化处理后,通过某种方法和数据库中的人脸样本进行匹配,寻找库中对应人脸及该人脸相关信息。人脸自动识别系统有两个主要技术环节,一是人脸定位,即从输入图像中找到人脸存在的位置,将人脸从背景中分割出来,二是对标准化后的人脸图像进行特征提取和识别。本文中介绍的PCA (特征脸)方法就是一种常用的人脸
特征提取方法。-Computer Fac
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实现人脸特征定位及人脸描述符提取功能。很好很强大。-
To get started, run "demo". This detects faces in the example
image, loading cached detections from files if available,
localizes the facial features and extracts descr iptors for each
face.
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结合Gabor特征和adaboost的人脸表情识别方法，内附matlab源程序和实验-Combination of Gabor features and adaboost of facial expression recognition methods, and experimental matlab source code included
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人脸垂直灰度积分投影matlab实现,利用灰度投曲线可以很好的看出人脸五官位置-Face vertical gray integral projection matlab implementation, the use of gray cast curve can be a good location to see facial features
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运用matlab，LBP分割脸部特征，从而达到识别人物面部表情的效果-Use matlab, LBP split facial features, so as to identify the effect of facial expressions
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基于肤色模型的面部特征标定，包括眼睛和嘴巴，使用MATLAB编写-Based on skin color model calibration facial features, including eyes and mouth, using MATLAB.
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利用MATLAB对脸部特征进行降维提取，数据齐全，可以直接运行。-Using MATLAB to reduce the dimension of facial features extraction, data is complete, can be run directly.
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ASM算法 MATLAB源代码
人脸特征点定位的目的是在人脸检测的基础上，进一步确定脸部特征点（眼睛、眉毛、鼻子、嘴巴、脸部外轮廓）的位置。定位算法的基本思路是：人脸的纹理特征和各个特征点之间的位置约束结合。-The purpose of the facial feature point positioning is to further determine the position of the facial feature points (eye, eyebrows, nose, mou
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采用传统的方法提取脸部特征以进行人脸识别(Traditional methods are used to extract facial features for face recognition)
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运用HOG提取人脸特征与支持向量机算法训练模型，进行人脸识别(Using HOG to extract facial features and support vector machine algorithm training model for face recognition)
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人脸识别系统 通过matlab自带分类器和降噪功能对图片人脸的五官和人脸进行勾勒(The face recognition system is based on Matlab's own classifier and noise reduction function to outline facial features and faces.)
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matlab人脸识别,能精准识别照片中的人脸，并且精确识别出人脸五官，给出照片库，能进行对比从而找出人脸。(Matlab face recognition, can accurately identify the face in the photo, and accurately identify the facial features, give a photo library, can be compared to find out the face.)
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