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搜索资源 - face feature detection
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基于haar特征的adaboost人脸检测算法，VC++编写，内附文章，对学习adaboost人脸检测者来说有很大的帮助-Adaboost face detection algorithm based on haar feature, VC++ prepared, containing articles, learning Adaboost face detection is of great help
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这份代码是使用haar+adoboost做人脸检测用的，文件中还包括其他的特征选择，特征提取的算法，对于想做人脸检测这一块的朋友，可以下载来研究。-This code is used haar+adoboost human face detection, the document also includes other feature selection, feature extraction algorithm for face detection which one wants a frie
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本文运用haar特征分类，对人脸进行动态的检测和跟踪，经过试验对比可以发现效果很好，识别率较高-This paper uses haar feature classification, human face detection and tracking of dynamic, contrast can be found through the test with good results, the recognition rate is higher
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人脸识别特指利用分析比较人脸视觉特征信息进行身份鉴别的计算机技术。人脸识别是一项热门的计算机技术研究领域，可以将人脸明暗侦测-Face recognition refers to use comparative analysis face visual feature information for identification of computer technology. Face recognition is a hot research field, computer technolog
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人脸检测与特征定位，先做完人脸检测才能标注特征，在人脸检测区域可以进行二值化图像，相似度计算等操作，在特征标注区可以完成边缘提取，标记人脸器官操作-Face detection and feature location, perfect face detection to do first annotation feature, the face detection area in the binarized image can be performed, similarity calculat
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利用vs2008编写的利用haar特征分类器实现的人脸检测程序-Use vs2008 prepared by the use haar feature classifier implemented face detection process
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基于opencv的C++编写的利用haar特征人脸检测pca人脸识别的程序和相关文件。-Based on the opencv C++ prepared by the use haar feature face detection pca face recognition programs and associated documentation.
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人脸检测一直是人们在研究的问题，流形学习用于人脸检测中的特征提取，用PCA与constructM进行降维，KNN分类器用于分类。取得非常好的效果。-Face detection has been the problem of people in the study, manifold learning for face detection feature extraction using PCA and constructM dimension reduction, KNN classifier
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在VS平台下，加载opencv库，实现人脸检测功能。代码完整，可直接运行-In VS platform, load opencv library that implements the face detection feature. Code integrity, and can be run directly
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opencv，c++，数字图像处理，人脸检测并标记特征点（眼睛，鼻子，嘴巴）-opencv, c++, digital image processing, face detection and mark the feature points (eyes, nose, mouth)
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this is fpga BASED HAAR like feature for face detection
it s include algorithms and explanations of haar features
-this is fpga BASED HAAR like feature for face detection
it s include algorithms and explanations of haar features
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1_On the Dimensionality Reduction for Sparse Representation based
Face Recognition
2_Fingerprint Pore Matching based on Sparse Representation
3_Microaneurysm (MA) Detection via Sparse Representation Classifier with MA and
Non-MA Dictionary
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用C#在Microsoft visual 2010运用微软Face SDK开发包设计，其中采用三种基于haar特征的检测算法，用于一般姿势下的正面人脸的haar检测器，适用于多种不同姿势的人脸检测的Multiview多视角检测器和MultiviewPyramid多视角金字塔检测器，MultiviewPyramid与Multiview区别在于MultiviewPyramid算法使用内存更少。-With C# in Microsoft visual 2010 using Microsoft Face
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【谷速软件】基于Gabor特征提取和人工智能的人脸检测系统源代码 -[Valley] speed software-based feature extraction and artificial intelligence Gabor face detection system source code
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程序将界面与数据处理分开，界面采用MFC的对话框模板，对注册、训练、识别和主界面分别建立一个类，通过消息处理函数与用户进行交互，利用多线程来实时显示图像。
数据处理又分为了CFaceAlign（人脸检测+几何归一化）、CLightPrep（光照归一化）、CFaceFeature（Gabor特征提取）、CSubspace（计算Fisherface子空间）四个类，还有一个类 CFaceMngr 负责管理界面与数据之间的交流。这样的程序结构使对界面和算法彼此独立，互不影响。
每个类的具体方法
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使用vision.cascadeobjectdetector检测视频帧中的人眼的位置。检测器使用提琴琼斯检测算法和检测训练分类模型。人脸跟踪使用KLT算法.能够减少人头倾斜造成的影响,只有第一次检测人眼，以后都是检测特征点，运算速度快。-Use vision.cascadeobjectdetector detects video frames eye position. The detector uses a detection algorithm Tiqinqiongsi classifica
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人脸检测HAAR特征积分图的计算，第一次上传，没什么用～-HAAR face detection feature integral image calculation.
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人脸检测时，眼睛的特征的定位，特征提取，在MATLAB上的实现-Face Detection, positioning the eye feature, feature extraction, implemented on MATLAB' s
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是一个改进的haar特征的人脸检测算法，通过OPen cv自带的库文件运行程序，交流请联系chinaqinyh@163.com ，论文已经发表 ，请勿侵权-Haar feature is an improved face detection algorithm, OPen cv library file that comes with running the program, the exchange of contact chinaqinyh@163.com, papers have been
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这个是面部表情自动识别的源代码。它是基于Viola和Jones的面部检测算法和Gabor面部特征点的提取，然后使用训练过的神经网络来识别人脸表情。-This is the automatic recognition of facial expression source code. It is Viola and Jones face detection algorithms and Gabor facial feature point extraction, and then use the
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