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Face-Eye-Detection
- Matlab实现的基于颜色分隔的人脸人眼检测与定位及识别算法源代码-Matlab implementation based on the color-separated face and eye detection and location recognition algorithm source code
MATLAB-code-recognition-system
- 人脸识别MATLAB代码，系统算法是有效的,具有较高的检测性能和低的误判率。 -MATLAB code recognition system algorithm is effective and has high detection performance and low false positive rate.
VisualCPP_sztxmssbjsjgcsz_jb51net
- 关于数字图像处理的一些算法源代码，人脸识别，语音识别等等，边缘检测。-Some on digital image processing algorithm source code, face recognition, voice recognition and so on, edge detection.
Project8
- 这是基于haar特征的adaboost算法的人脸识别，可以检测出人的脸，用圆标注出来-This is based on adaboost haar features face recognition algorithm can detect the human face, with a circle marked out
matlab1
- 【谷速软件】matlab毕业编程 实现的基于颜色分隔的人脸人眼检测与定位及识别算法源代码-[Valley] matlab graduation speed software programming based color separations face and eye detection and location recognition algorithm source code
moshi
- matlab环境下的人脸识别，采用肤色识别算法，检测好用-face tracking
facial_landmarker_detector
- 基于 mini caffe 算法的人脸特征点检测代码，内有详细说明文档-facial landmarker detect based on mini caffe
hash
- 哈希感知算法，通过视频读入，自动检测人脸位置-Hash perception algorithm, read through the video, automatic detection of face position
SVM-judging-whether-wearing-glasses-
- 人脸识别，基于svm算法检测人脸是否配戴眼镜-Face recognition, face detection algorithm based on svm whether to wear glasses
face_recognizition
- 程序是基于PCA算法的人脸识别系统，包含训练图像和测试图像，会根据检测结果找到相关人物-The program is face-recognizition system based on PCA.The file includes training pictures and test pictures.
FaceRecognition
- 人脸表情检测，基于PCA算法，本代码的特点是人脸图像的检测率高-Facial expression detection algorithm based on PCA, feature of the code is that a face image detection rate
javaapk.com-YourFacesAge
- 预览界面四周暗中间亮,只拍摄矩形区域图片(附完整源码)...玩转Android Camera开发(五):基于Google自带算法实时检测人脸并绘制人脸框- U9884 u89C2 u754C u976 u56DB u5468 u6697 u4E2D u95F4 u4EAE, u53EA u62CD u6444 u77E9 u5F62 u533A u57DF u56FE u7247 ( u9644 u5B8C u6574 u6E90 u7801 )
OpenCV_By_Example(中文版)
- 该资料中包含了《OpenCV By Example》中文版以及例程程序，该书的目录如下所示： 第1章 OpenCV的探险之旅; 第2章 OpenCV基础知识介绍; 第3章 图形用户界面和基本滤波; 第4章 深入研究直方图和滤波器; 第5章 自动光学检测、目标分割和检测; 第6章 学习目标分类; 第7章 识别人脸部分并覆盖面具; 第8章 视频监控、背景建模和形态学操作; 第9章 学习对象跟踪; 第10章 文本识别中的分割算法; 第11章 使用Tessera
Identify_faces
- 使用Viola-Jones算法来检测人脸，鼻子，眼睛，嘴巴或上身，并框出。(Use the viola-jones algorithm to detect faces, noses, eyes, mouths or upper body and frame them)