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基于统计模型的人脸识别pca程序
- 统计模式的人脸识别程序，准确度高，MATLAB编写。-statistical model of face recognition procedures, high accuracy, MATLAB prepared.
第09章 人脸的检测与定位
- 人脸的检测与定位(在预处理部分，采用了特别的增强人脸特征与脸部皮肤之间对比度的方法及局域取阈值二值化方法，改进了预处理的效果。在图像分割部分，实现了经典的分合算法，并且使用成组算法改进了分合的效果。在人脸匹配部分，实现了基于眼睛和嘴的几何模型匹配，并对评价函数的构造进行了研究。)-Face Detection and Location (pretreatment, using a special facial features enhanced facial skin and the contr
Face_Detection_In_RGB_Model
- 一个基于RGB模式的人脸检测MATLAB源代码，希望对热衷于人脸识别方面的朋友有所帮助。-an RGB model based on the Face Detection MATLAB source code, want to Face Recognition keen on the friends help.
faceface
- 可以实现人脸检测，匹配，光照补偿，人脸模型识别等重要功能-can achieve Face Detection, matching, light compensation, face recognition model of the important functions
WinCandide2
- WinCandide，Mattias Strand写的可执行程序，用于人脸识别，基于openCV，OpenGL，FLTK，-WinCandide，written by Mattias Strand for face model
OptiFuzz: a robust illumination invariant face recognition system and its implementation
- In this paper,we address the effect of illumination on the face detection and the face recognition problem by introducing a novel illumination invariant method, called OptiFuzz. It is an optimized fuzzy-based illumination invariant method to solve th
JDA-master
- JDA是非常有名的人脸开源项目，读入CAFFEE深度学习人脸模型，直接进行人脸识别。可以在各个平台上使用。Android平台上完成人脸识别包含人脸模型小于20K ROM。-JDA is very famous face open source project, read the CAFFEE deep learning face model, face recognition directly.Can be used in various platforms.Android platform t
face-recognition
- 人脸检测方法主要有基于知识的方法、特征不变方法、模板匹配方法、基于外观的方法；脸部特征定位方法分为基于先验知识、几何形状、色彩、外观和关联信息等五类；人脸表情识别方法分为基于几何特征的识别方法，基于整体的识别方法，基于模型的识别方法，基于模板的识别方法。-Face detection methods are mainly based on knowledge of the method, the characteristics of constant method, template match
face
- 3d人脸模型，文件格式是.3ds，可导入vc中，进行三维人脸表情动画使用-3 d facial model, file format is. 3 ds, can be introduced into vc, use 3 d facial expression animation
DeepFace
- DeepFace一文依旧是沿着“检测-对齐-人脸表示-分类”这一人脸识别技术路线来的，其贡献在于对人脸对齐和人脸表示环节的改进。1）在人脸对齐环节，引入了3D人脸模型对有姿态的人脸就行分片的仿射对齐。2）在人脸表示环节，利用一个9层的深度卷积在包含4000人、400万张人脸的数据集上学习人脸表示，这个9层的DCNN网络有超过1.2亿个参数。本文的模型在LFW数据集上取得了97.25 的平均精度（逼近了人类97.5 的极限），同时在Youtube数据集上取得了当前最好的结果，比之前的NO.1整整高
face
- 用MATLAB实现的模态振型动画模拟，主要涉及到GUI中各控件的关联、模型网格绘制、各节点变形量颜色显示（第四维）、动画快速显示（如果可以，就把它称为第五维）等内容。-By mode shape animation MATLAB to achieve, mainly related to the association of each GUI controls, draw a grid model, each node deformation colors (the fourth dimensi
dataORL
- pca人脸识别，使用pca方法对人脸模型进行处理(Pca face recognition, using pca method to deal with facial model)
FaceRec
- 人脸识别是一个有监督学习过程，首先利用训练集构造一个人脸模型，然后将测试集与训练集进行匹配，找到与之对应的训练集头像。最容易的方式是直接利用欧式距离计算测试集的每一幅图像与训练集的每一幅图像的距离，然后选择距离最近的图像作为识别的结果。这种直接计算距离的方式直观，但是有一个非常大的缺陷—计算量太大。如果每幅图像大小为100*100，训练集大小1000，则识别测试集中的一幅图像就需要1000*100*100的计算量，当测试集很大时，识别速度非常缓慢。(Face recognition is a s
人脸识别代码
- 人脸识别是一个有监督学习过程，首先利用训练集构造一个人脸模型，然后将测试集与训练集进行匹配，找到与之对应的训练集头像。最容易的方式是直接利用欧式距离计算测试集的每一幅图像与训练集的每一幅图像的距离，然后选择距离最近的图像作为识别的结果。(Face recognition is a supervised learning process. Firstly, a face model is constructed by training set, and then the test set is m
face detection
- 运用HOG提取人脸特征与支持向量机算法训练模型，进行人脸识别(Using HOG to extract facial features and support vector machine algorithm training model for face recognition)
01 cats vs dogs
- 识别人脸，通过对视频中人物特征，识别人脸，通过机器学习建立模型，通过模型进行人脸识别(Recognition of human faces, recognition of human faces by characters in video, model learning by machine learning, and face recognition by model)
PRNet-master
- 利用深度学习进行单幅人脸图像的3D重建，有稠密的人脸纹理，效果十分好(from a single face image to regress 3d face model)
300
- 基于opencv的简易人脸识别系统，完成了拍摄，训练模型，识别自己的脸的功能(A simple face recognition system based on OpenCV has completed the shooting, training model, and recognizes the function of the face.)
3DDFA-master
- 基于Matlab平台，使用可塑模型，单张照片既可以实现人脸三维模型重建(Single photo can reconstruct three-dimensional face model)
CNN-figure-recognize
- 本程序主要包括：人脸识别、图像采集、模型训练等功能(Face recognition, image acquisition, model training)