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本文针对复杂背景下的彩色正面人脸图像,将肤色分割、模板匹配与候选人脸图像块筛选结合起来,构建了人脸检测实验系统,并用自制的人脸图像数据库在该系统下进行了一系列的实验统计。-Color frontal face images under complex background, skin color segmentation, template matching candidates face image block screening combined to build a face detect
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用实验室项目中已提取的人脸模板，将被检图像与其进行模板匹配，判断其是否含有人脸，若含有则将脸部图像截出，并存入指定文件夹中，因此可实现人脸识别。-Extracted face with a lab project template, will be seized image template matching with, to determine whether they contain a human face, if they contain will face image is cut o
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Experimental results on Bern face database and our 350
subjects database show that our method makes impressive
performance improvement compared with the
conventional Eigenfaces and template matching techniques.
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In this paper, we extend Fisherface for face recognition
from one example image per son. Fisherface is one of
the most successful face recognition methods. However,
Fisherface requires several training images for each face,
so it cannot be ap
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主流的人脸识别技术基本上可以归结为三类，即：基于几何特征的方法、基于模板的方法和基于模型的方法。
1. 基于几何特征的方法是最早、最传统的方法，通常需要和其他算法结合才能有比较好的效果；
2. 基于模板的方法可以分为基于相关匹配的方法、特征脸方法、线性判别分析方法、奇异值分解方法、神经网络方法、动态连接匹配方法等。
3. 基于模型的方法则有基于隐马尔柯夫模型，主动形状模型和主动外观模型的方法等。(The mainstream face recognition technology can
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