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搜索资源 - face feature detection
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一种新的彩色图像特征检测算法 -学术论文 - 图像图形网-机器视觉,数字水印,遥感,指纹,人脸识别,生物医学,神经网络,人工智能,GIS,小波变换-a new color image feature detection algorithm-academic-Image Network Graphics-machine vision, digital watermark, remote sensing, fingerprint, face recognition, biomedical, neur
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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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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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眨眼检测，先用haar特征框定人脸，然后用camshift跟踪人脸，根据几何特征得到人眼的大概位置，然后根据直方图的变化检测眨眼-Blink detection, the first feature with the haar framed face, and then use camshift tracking human face, according to the geometric features are the approximate location of the human ey
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基于肤色分割的人脸检测，有肤色分割，排除假区域，特征验证
-Color segmentation based on face detection, color segmentation there, removal leave the region, feature verification
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人脸识别和定位，包括模板匹配，特征检测，人脸区域的检测-Face recognition and positioning, including template matching, feature detection, face detection region
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视频搜索中人脸识别关键技术的研究与实现。本文对人脸检测与识别技术进行了研究，实现了一个用于视频搜
索的自动人脸识别系统。该系统对输入的视频帧进行人脸检测和定
位，经过图像预处理之后，进行重要特征点Gabor一Fisher的特征提取
和分类识别。-Video search, face recognition and implementation of key technologies. In this paper, face detection and recognition tech
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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
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Head Rotation Estimation Algorithm for Hand-Free Computer Interaction by Rafał Kozik-In the article robust method of hands-free interaction with computer is proposed and tested. There are showed the results of algorithms based on optical flow and
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基于特征的人脸检测系统的设计与实现,是用opencv的haartraining库-Feature-based face detection system design and implementation, is to use opencv library in haartraining
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研究描述人脸特征的有效方法, 讨论身份证照片的特征提取和检索采用自适应肤色检测技术改进通用的肤色检测算法, 进行脸部区域的划分提出系数投影法对面部五官区域进行分割, 在各区域中提取面部几何特征引人描述脸颊和下额轮廓的曲线参数作为脸形特征, 得到对人脸特征更准确的描述将面部几何特征矢量匹配、脸形曲线参数匹配和脸部图像相关匹配相结合, 实现人像照片的准确检索实验表明该方法性能优良。-Describe the facial features of an effective way to discuss
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自适应人体肤色检测中的若干关键技术研究
人体的皮肤颜色是人体的一个重要特征，肤色检测被广泛的应用于人脸跟踪、人脸
检测、手语识别、敏感图像过滤等领域中，具有重要的理论研究意义和实际应用价值。
-Adaptive skin color detection of a number of key technologies in human skin color is an important feature of the human body, skin detection has bee
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Scale Invariant Feature Transform (SIFT) has shown to be very powerful for general object detection/recognition. And recently, it has been applied in face recognition. This is the matlab code.
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这是一个使用了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
createffnn.m, d
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人脸检测的一部分，进行人脸肤色分割，提取人脸特征-Face detection part, the skin color segmentation, face feature extraction
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Face detection algorithms are widely used in computer vision as they provide fast and reliable results depending on the application
domain. A multi view approach is here presented to detect frontal and profile pose of people face using Histogram of
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SURF算法和OpenCV的人脸特征检测技术研究 -SURF algorithm and OpenCV Face Feature Detection Technology
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人脸识别代码，通过特征检测，完成识别和特征提取-Face recognition code by feature detection, recognition and feature extraction is completed
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提取图像边缘特征，应用于人脸识别，图像特征区域提取。(Extracting image edge features and applying it to face recognition, image feature extraction)
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提取人脸特征点，检测闭眼，根据闭眼持续时间，判断是否是疲劳(Extracting face feature points, detecting closed eyes, judging whether it is fatigue according to the duration of closed eye.)
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