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搜索资源 - face feature detection
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基于特征脸的人脸检测方法，由MATLAB编制而成-based on feature for Face detection methods, compiled by MATLAB
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一个不错的人脸检测演示系统里面有人脸检测的实际照片包括人脸特征提取人脸定位-a good Face Detection Demonstration System Face Detection was inside the actual photographs, including facial feature extraction Face Location
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特征跟踪源码，包括FeatureTracker.cpp和FeatureTracker.h，其中另附有边缘检测和人脸检测源码，调用了blepo.lib。-feature tracking source, FeatureTracker.cpp and FeatureTracker.h including, which followed by edge detection and face detection source, call the blepo.lib.
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Face Detection System
Face Detection using gabor feature extraction and neural networks
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2008_bmvc_FaceDetector, 实进人脸检测算法，对AdaBoost算法进行了改进，相比之下，比OPENCV中自带的基于HAAR特征的人脸检测算法更稳定。-2008_bmvc_FaceDetector, really into the face detection algorithm, the AdaBoost algorithm has been improved, compared to the native than OPENCV HAAR feature based fa
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非常好的人脸以及人眼检测的例子。OpenCV支持的目标检测的方法是利用样本的Haar特征进行的分类器训练，得到的级联boosted分类器（Cascade Classification）。注意，新版本的C++接口除了Haar特征以外也可以使用LBP特征。-Very good example of the human face and the human eye to detect. OpenCV supported target detection method is carried out us
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人脸检测的代码，很强大！
！Face Detection System基于Gabor特征提取和人工智能的人脸检测系统源代码fdp5final-Face detection code, it is powerful! ! Face Detection System Based on Gabor feature extraction and artificial intelligence face detection system source code fdp5final
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此程序主要功能是人脸的检测与定位，并对人脸特征进行标记与特征值的计算-This procedure is the main functions of face detection and location, and facial feature tagged with eigenvalue calculation
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基于Haar特征的多特征快速人脸检测,基于Haar特征的多特征快速人脸检测.-Haar based on the characteristics of fast multi-feature Face Detection, Haar-based features of the characteristics of the multi-face detection rapidly.
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face protect by detection feature in opencv
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人脸检测，多实例,取多个实例来提取特征，形成一个特征池，分类器仍然是用级联生成，检测效果好，准确率比较高。-Face detection, multi-instance, take multiple instances to extract features, to form a feature pool with cascading classifier is still generating, testing effective, relatively high accuracy.
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人脸识别技术是计算机模式识别领域非常活跃的研究课题，在法律、商业等领域有
着广泛的应用前景。自动人脸识别系统一般由两个模块组成：定位与检测模块，特征提
取与识别模块。本文对两个子模块进行了详细讨论，通过实验仿真了一个基于静态图像
的人脸识别系统。为提高系统的识别率，本文对定位检测模块和特征提取模块进行了深
入研究。
针对复杂多变人脸检测和定位问题，实现了一种基于对称特征的人脸定位方法。该
算法首先基于肽色特征提取出人脸区域，根据眼睛的颜色和梯度特征在肤色区找到眼睛
可
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通过图像预处理，实现人脸边缘检测，特征点提取。标记出眼、鼻、嘴三处特征点-Through preprocessing, for face detection, feature point extraction. Mark out the eyes, nose, mouth and three feature points
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实现了利用数字图像模式识别技术实现对人脸的自动检测与特征定位。包括有脸相似度计算、人脸轮廓提取、人脸定位、脸内轮廓提取、眼睛定位、鼻子定位和嘴定位等部分。-Achieved using digital image pattern recognition technology to the automatic human face detection and feature location. Include face similarity calculation, face contour ex
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通过人眼图像来检测驾驶员疲劳驾驶是目前的主流方向,面部及眼睛定位是其中关键的环节。针对驾驶员疲
劳检测系统,结合图像处理和模式识别技术,提出一种基于人脸面部特征的人眼定位方法-Images by the human eye to detect driver fatigue is the main driving direction, face and eye location is the key link. For driver fatigue detection system that
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Geometric Feature based Face detection
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研究了基于内容敏感图像过滤中的若干关键
技术, 分析比较了三种常用的肤色检测算法, 利用统计阈值法评价了各个特征分类图像的能力强弱, 并依此实现了一个决策树
敏感图像过滤器。为有效降低肖像类正常图像的误判率, 又在过滤器中使用了人脸检测机制-Of context-sensitive image filtering based on the number of key technologies, analysis and comparison of the three common ski
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人脸检测程序，给出图像，可以检测到人脸，提取人脸特征-Face detection process, given the image, can detect human face, facial feature extraction
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1.本程序主要处理BMP位图。
2.为了方便读者学习，程序各步骤都被拆分开实现了，通过点击相应按钮可以看到每个步骤处理的结果。
3.如果是进行人脸识别，需要先打开一幅位图依次进行“人脸检测与定位”操作和“人脸特征标注”操作，然后再打开需要比较的第二幅位图，也是依次进行所有操作，最后进行识别以区分先后两个人脸。(This procedure deals mainly with BMP Bitmaps.
2. In order for the reader to learn, each ste
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近几年，传统的人脸识别算法被深度卷积网络所代替。CNN的主要优势就是可以结合庞大的数据集提取出原先所提出不出来的优质feature,与此同时精度也提升了很多。同时CNN的出现也加速了计算机视觉的发展，例如object detection 、recognition、segmentation。
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