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针对人脸识别中图像前期处理的人脸图像归一化问题，用AdaBoost Cascade方法检测出人脸和眼裂，提出以两眼裂中心点连线为基准进行水平旋转和尺度的归一化矫正方法。与通常的利用两眼瞳距方法相比较，该方法更加快速准确，能处理多达20°的倾斜，对戴眼镜、图像模糊、俯视、仰视、斜视等情况的鲁棒性更好。
A novel approach was presented, using the line between the two center points of the palpebral fiss
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介绍数字图像统计模式识别、模式识别决策方法及实现：测试代码有人脸检测与特征点定位、汽车牌照识别、脑部医学影像诊断、印刷体汉字识别、手写体数字识别、运动图像分析，共6个数字图像模式识别应用实例-Introduction of digital image statistical pattern recognition, pattern recognition and realization of decision making: the test code was face detection an
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在VS2008和opencv下，对2D/3D点(云)数据实现三角剖分，运算速度快，实时性好，计算精度高，并对三角剖分进行了优化，可以处理复杂点集的三角剖分，可以用于人脸识别的工作-In the VS2008 and opencv, the pairs of 2D/3D points (cloud) data to achieve triangulation, calculation speed, real-time performance is good, high precision, and
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人脸特征点手工标定程序，在人脸识别训练过程中标定特征点-Facial feature points manual calibration procedures, the training process in the face recognition feature points in the calibration
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：针对传统Gabor变换在提取表情特征时，冗余较大、特征维数较高的不足，结合ASM
自动特征定位技术，提出了一种基于特征点Gabor特征和ASM 形状特征相融合的面部表情
识别方法．实验表明，两种特征的融合，可有效地利用特征点的局部纹理信息和脸部器官的整
体形状信息，达到了更好的面部表情识另4效果．-: Gabor transform traditional expression feature extraction, the redundancy large feature dim
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提出了基于特征融合和模糊核判别分析(FKDA)的面部表情识别方法。首先，从每幅人脸图像中手工定
位34个基准点，作为面部表情图像的几何特征，同时采用Gabor小波变换方法对每幅表情图像进行变换，并提取基
准点处的Gabor小波系数值作为表情图像的Gabor特征；其次，利用典型相关分析技术对几何特征和Gabor特征进
行特征融合，作为表情识别的输人特征；然后，利用模糊核判别分析方法进一步提取表情的鉴别特征；最后，采用最
近邻分类器完成表情的分类识别。通过在JAFFE国际表情数据库和
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Program recognition of elementary images
The example shows how to use the mechanism, quadrupeds, as neural networks. First, the program offers two different images. Then point to the third image. Using it is that the mechanism should know - for
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Performs Procustes point alignment on a group of point sets. Method rigidly aligns, shifts, and scales points to reduce mean square error.
Method is described in:
B. Klare, P Mallapragada, A.K. Jain, and K. Davis, "Clustering Face Carvings: E
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此程序为根据人脸特征点识别人脸程序，实现面部图像的配准，仅作为参考-This procedure is based on facial feature points of face recognition program, to achieve facial image registration, only as a reference
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人脸表情识别，包括提取特征点与识别，文件中有说明-Facial expression recognition, including the extraction of feature points and recognition, the document is described
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在传统图像识别中的模板匹配技术面临着计算量大，存储量大的缺点，因此提出了基于遗传算法的图像识别的方法。本文提出了传统的基于遗传算法和normxcorr2结合的方法，对图像进行离散化，然后把图像识别问题变成一系列的离散点组合优化问题，再利用遗传算法对种群优化的性能，对各个控制点组合优化，让控制点与模板进行匹配，寻出最优解。最后通过实验验证遗传算法在图像识别的优点。-In the traditional image recognition in the face template matching
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principal component analysis (PCA ) is a well known approach for dimensionality reduction of the feature space. It has been successfully applied in face recognition. The main idea is to decompose face images into a small set of feature images called
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自动人脸识别系统具有如图所示的一半框架并完成相应功能的任务。
（1）人脸图像的获取：一般来说，图像的获取都是通过摄像头摄取，氮摄取的图像可以是真人，也可以是人脸的图片或者为了相对简单，可以不考虑通过摄像头来摄取头像，而是直接给定要识别的图像。
（2）人脸的检测：人脸检测的任务是判断静态图像中是否存在人脸。若存在人脸，给出其在图像中的坐标位置，人脸区域大小等信息。而人脸跟踪需要进一步输出所检测到的人脸位置，大小等状态随时间的连续变化情况。
（3）特征提取通过人脸特征点的检测与标定可以确
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face recognition with R and C matrix. get a picture from a defined path and construct the R and C matrix and find the points that are related to the face part of the given picture
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基于C#编写的人脸识别系统，首先进行人脸图片的预处理，包括：标记人脸区域，光照补偿，灰度化，高斯平滑，直方图均衡化处理，对比度增强，二值化变换，去除孤立点等操作，然后标记人脸特征点，提取特征信息，与数据库中信息比较进行识别-Written in C#-based face recognition system, the first face image preprocessing, including: labeled human face region, illumination compe
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PDF文件在人脸识别、人脸识别的基础上介绍了特征点的方法-PDF files on face recognition, face recognition based on feature points method are introduced
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人脸识别系统以人脸识别技术为核心，是一项新兴的生物识别技术，是当今国际科技领域攻关的高精尖技术。它广泛采用区域特征分析算法，融合了计算机图像处理技术与生物统计学原理于一体，利用计算机图像处理技术从视频中提取人像特征点，利用生物统计学的原理进行分析建立数学模型，具有广阔的发展前景。-Face Recognition System with Face Recognition technology as the core, is an emerging biometric technology, is
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asm人脸识别程序完整代码，可以识别出多个人脸，并能检测出人脸60多个特征点。-ASM face recognition program complete source code, we can identify many face, and can detect the face more than 60 feature points.
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利用SURF算法，对人脸提取特征点。经作者检验，识别率可以在80 以上。- Extract face feature points using of SURF algorithm. With the inspection, the recognition rate can be above 80 .
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In recent years, face detection has been thoroughly studied
due to its wide potential applications, including face recognition,
human-computer interaction, video surveillance, etc.
Especially, in the context of face recognition, the detection o
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