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搜索资源 - face feature detection
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基于VC6.0人脸识别检测及定位的实现，特征检测，边缘检测的两种方法对比-Based on comparison of two methods to achieve VC6.0 Face detection and localization, feature detection, edge detection
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VC++基于对话框的人脸识别与特征提取程序-
VC++ dialog based on face recognition and feature extraction procedures
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本程序主要处理BMP位图，依次进行“人脸检测与定位”操作和“人脸特征标注”操作，最后进行识别以区分先后两个人脸。-This procedure is mainly handle BMP bitmap, in order to face detection and localization operation and facial feature annotation operation, finally carries on the recognition to distinguish
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在安卓NDK下实现了图像的sift检测，可以圈出特征点，并且能够匹配二幅图像，需要opencv库支持。-In the android to realize the image under the NDK sift detection, can circle the feature points, and the ability to match two images, need opencv library support.
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基于gabor的提取特征，利用人工神经网络进行人脸检测-
Feature extraction for face detection based on Gabor, using artificial neural network
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包含四篇文章，显著性特征用于人脸检测，其中一篇为窗口检测。-It contains four articles, a significant feature for face detection.
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人脸的特征点检测，功能是检测一张图像中的人脸部分，然后标记人脸的特征点-Detection, face feature points in the images of the function is to detect a human face, then mark face feature points
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基于Gabor特征提取和神经网络的人脸检测的matlab程序-Human face detection based on Gabor feature extraction and neural network in matlab
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opencv入门级C++程序代码调试，第三课：识别一张人脸二维静态图片，采用haar特征识别算法。-Opencv entry level debugging c++ program code, the third class: identification of a human face 2 d static image, using haar feature recognition algorithm.
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人脸快速检测和特征抽取方法的研究，适合图像处理方向学习使用-Research on fast face detection and feature extraction
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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
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由一个3D变形人脸模型取自动生成适应的训练样本。由统计视角，tailored训练数据保证了所有的数据变化且由任意的人脸属性丰富训练样本，例如，年龄或体重。更进一步，它可能自动适应到环境约束，例如，来自于监控摄像机的照明或视角约束。我们使用裁剪的（tailor）图象训练一个新的Viola Jones的adaboost 目标检测框架的多核实现。这个新的实现不仅快速的，而且多特征通道的使用成为可能，例如，在训练期间的颜色特征。在我们实验中，我们训练7个依赖视角的人脸检测子并在Face Detectio
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通过opencv实现了对图像采用Haar特征实现中人脸检测的功能-Through the opencv realized of face detection in image using Haar feature implementation functions
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基于Gabor特征提取和人工智能的人脸检测系统-Face Detection System Based on Gabor Feature Extraction and Artificial Intelligence
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SeetaFace人脸识别引擎包括了搭建一套全自动人脸识别系统所需的三个核心模块，即：人脸检测模块SeetaFace Detection、面部特征点定位模块SeetaFace Alignment以及人脸特征提取与比对模块SeetaFace Identification。
主要功能：
人脸检测模块(SeetaFace Detection): 采用了一种结合传统人造特征与多层感知机（MLP）的级联结构，在FDDB上达到了84.4 的召回率（100个误检时），并可在单个i7
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在机器学习中，使用伽柏特征提取和神经网络来进行人脸检测。
-Face Detection using Gabor feature extraction and Neural Network
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人脸检测：
第一部分，使用Harr-like特征表示人脸，使用“ 积分图”实现特征数值的快速计算;
第二部分， 使用Adaboost算法挑选出一些最能代表人脸的矩形特征( 弱分类器)，按照加权投票的方式将弱分类器构造为一个强分类器;
第三部分， 将训练得到的若干强分类器串联组成一个级联结构的层叠分类器，级联结构能有效地提高分类器的检测速度。(Face detection:
In the first part, the Harr-like feature is used t
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利用积分图的方式提取图像hog特征，用于人脸、行人检测。(Using the integral plot to extract the image hog feature, for human face, pedestrian detection.)
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人脸识别，是基于人的脸部特征信息进行身份识别的一种生物识别技术。用摄像机或摄像头采集含有人脸的图像或视频流，并自动在图像中检测和跟踪人脸，进而对检测到的人脸进行脸部的一系列相关技术，通常也叫做人像识别、面部识别。(Face recognition is a biometric technology based on human facial feature information for identification. A camera or camera is used to collect
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人脸检测程序，运用特征检测方法实现，经过编译(Face detection program and implementation of feature detection method)
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