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基于形状特征的人脸分类研究,文中介绍了将模糊聚类方法用于人脸分类。
-based on the shape of the human face classification, the paper introduced the fuzzy clustering method for human face classification.
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fisher face recognition and the program is very nice for the face classification.
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Sparse Representation or Collaborative Representation: Which Helps Face Recognition? This code devotes to analyze the working mechanism of SRC, and indicates that it is the CR but not the l1-norm sparsity that makes SRC powerful for face classificati
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此方法采用经典的PCA对人脸图像进行特征提取，用libsvm库函数的SVM分类器对图像分类。,This method uses the classical PCA on the face image feature extraction, with the libsvm library function of SVM classifier for image classification.
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该源码实现了使用基于稀疏表示的人脸识别算法。使用GPSR作为l1模最小化方法。-This pack of code implement a imges-based face recognition using sparse representation classification. In the algorithm, i employ GPSR as tool to complete the optimization procedure of l1-minimization.
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基于弹性模板匹配的人脸表情识别程序。首先针对静态表情图像进行表情图像的灰度、尺寸归一化，然后利用Gabor小波变换提取人脸表情特征以构造表情弹性图，最后提出基于弹性模板匹配及K-近邻的分类算法实现人脸表情的识别。-Flexible template matching based on facial expression recognition procedures. First of all, the expression for the static image of the gray-sca
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一种常用的分类器，常用于人脸识别、掌纹识别等模式识别领域。
-A common classification, commonly used in face recognition, palmprint recognition, pattern recognition.
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adaboost 人脸检测，实现批量检测功能，并统计分类器性能-adaboost face detection, to achieve mass detection and performance of statistical classification
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【原创】VS2008开发，基于OpenCV的人脸检测程序
从摄像头获取图像，人脸检测后输出。
“输出”文件夹中的XML文件为分类器，可以修改代码载入不同的分类器，牛人也可制作自己的分类器。-【原创】 OpenCV-based Face Detection procedure to obtain images from the camera, after the face detection output. " Output" folder for the classif
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文档中包括两个文件：分别是pca人脸识别分析以及fisher人脸识别分析。文中代码包括详细的注释，读者一旦下载很快就可以上手！代码中的相关理论可以参考Dota的《模式分类》一书！- The archive consists of two documents: PCA face recognition and Fisher face recognition analysis. Text codes include detailed notes, readers will soon be abl
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针对灰度图像，提出一种基于知识的人脸检测方法。
提出了一种给予支持向量机的人脸检测方法。
提出了一种基于小波分解的LDA人脸识别方法。
提出了一种基于小波和DCT的人脸识别方法。
提出了一种机遇CEDT和支持向量机的人脸分类和识别方法。
-For gray-scale images, a knowledge-based face detection methods. A support vector machine method of face detection. A wa
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在广泛研究前人工作的基础上，本文对运动人物的检测、跟踪与识别进行了综述。为
使分类清楚明了，本文将人物运动分析分为两大类：人体运动分析，人脸分析。人体运动分
析包括人的较大幅度的肢体运动，如手势识别、步态分析、整个人体的运动分析；人脸分析
包括人脸检测与识别、表情分析。在详细介绍了国内外研究现状后，提出了存在的问题及研
究前景。-Extensively studied in previous work on the basis of the figures in this art
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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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This a simple program that uses distance tool in matlab to determine geometry feature of the face, which then can be classification or clustering , or face recognition-This is a simple program that uses distance tool in matlab to determine geometry f
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AR人脸库进行DCT变换，然后使用Fisher discriminant analysis 进行特征提取，使用cos分类器进行人脸分类。-AR Face Database for DCT transform, and then use the Fisher discriminant analysis feature extraction, using cos classifier for human face classification.
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二维线性鉴别分析(2DLDA)算法能有效解决线性鉴别分析(LDA)算法的“小样本”效应，支持向量机
(SVM)具有结构风险最小化的特点，将两者结合起来用于人脸识别。首先，利用小波变换获取人脸图像的低频分量，忽
略高频分量：然后，用2DLDA算法提取人脸图像低频分量的线性鉴别特征，用“一对多”的SVM 多类分类算法完成人脸
识别。基于ORL人脸数据库和Yale人脸数据库的实验结果验证了2DLDA+SVM算法应用于人脸识别的有效性。-”Small sample size”problem
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线性判别分析(LDA)是一种较为普遍的用于特征提取的线性分类方法。但是将LDA直接用于人脸识别
会遇到维数问题和“小样本”问题。人们经过研究，通过多种途径解决了这两个问题并实现了基于I,DA的人脸识
别 文章对几种基于LDA的人脸识别方法做了理论上的比较和实验数据的支持，这些方法包括Eigenfaces、Fish—
erfaceS、DLDA、VDLDA及VDFLDA。实验结果表明VDFLDA是其中最好的一种方法。-Low—dimensional feature representat
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完整的表情识别系统一般包括人脸表情图像捕获、预处理、人脸检测与定位、
人脸分割与归一化、人脸表情特征提取、人脸表情识别。本文着重研究了人脸表
情特征提取、特征选择及表情分类等关键问题，并提出了一些改进的方法，同时
进行了仿真实验-Complete expression recognition systems typically include facial expression image capture, preprocessing, face detection and loca
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图像识别系统的结构与工作原理，在对图像预处理、特征提取、分类、图像匹配算法进行深入研究和分
析的基础上，分析和比较了各种算法的优缺点-Image Recognition System structure and working principle, in the image preprocessing, feature extraction, classification, image matching algorithm in-depth research and analysis, ba
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用FLD分类器实现人脸分类，里面包含20张训练图片和十张测试图片-FLD classifier face classification, which contains 20 training images and 10 test pictures
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