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  1. FACE-RECOGNITION

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  2. 此文的目的有三个:第一,当地连续均值量化变换特征是提出照明和传感器敏感操作在目标识别上。其次,注册稀疏Winnows网络分割,提出了加快原分类。最后,特点和分类相结合对于正面人脸检测任务。检测结果列 为MIT + CMU系统和BioID数据库。关于这人脸检测器,接收器操作特征曲线BioID数据库产生最好的结果公布。对于结果麻省理工学院的中央结算系统+数据库相当于国家的最先进的脸探测器。一个人脸检测算法的MATLAB版本可以从http://www.mathworks.com/matlabce
  3. 所属分类:Graph Recognize

    • 发布日期:2017-04-09
    • 文件大小:1.33mb
    • 提供者:
  1. MIT(1)

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  2. 实用的人脸识别库,已经经过处理的人脸图像-Practical face recognition database has been processed facial image
  3. 所属分类:Graph Recognize

    • 发布日期:2017-05-19
    • 文件大小:5.21mb
    • 提供者:何志强
  1. MIT-face-recognition-database

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  2. MIT 人脸识别数据库,包括2706个faces和4381个nonfaces-The MIT face recognition database, including the 2706 faces and 4381 nonfaces
  3. 所属分类:Graph Recognize

    • 发布日期:2017-11-09
    • 文件大小:5.04mb
    • 提供者:liuxiaolong
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