提出了一种基于DCT提取人脸特征技术和支持向量机分类模型的人脸识别方法。利用离 散余弦变换可提取人脸可识别的大部分信息,而支持向量机作为分类器,在处理小样本、高维数等 方面具有独特的优势,且泛化能力很强,无需先验知识。从ORL 人脸库上的实验结果可以看出, DCT特征提取是很有效的,且SVM的分类性能优于最近邻分类器,同时提高了整个系统的运算速 度。-A face recognition method based on DCT for face feature extractio

一组表情库，对于人脸识别的研究很有用，很难得到了的数据，提供使用。-A group of expression libraries are useful for the study of face recognition, it is difficult to get the data, providing use.

为了实现复杂环境下的人脸特征有效表达，提出一种改进的梯度方向直方图（ＨＯＧ）人脸识别方法．首先以人脸图像网格作为采样窗口并在其上提取 ＨＯＧ特征；然后将所有网格 ＨＯＧ特征向量进行组合，实现整个人脸特 征表达；最后采用最近邻分类器进行识别．另外，比较了该方法与Ｇａｂｏｒ小波和局部二值模式（ＬＢＰ）２种著名的人脸 局部特征表示方法的优劣．实验结果表明，在调优的 ＨＯＧ参数下，在具有光照和时间环境等复杂变化的ＦＥＲＥＴ人 脸库中，较少维数的 ＨＯＧ特征比ＬＢＰ特征有更好的表现，而且 ＨＯ

基于Opencv库的脸部识别，可识别出人脸并用圆画出，并可上升至识别眼睛区域。-Face recognition based on the Opencv library, you can identify the face and draw a circle, and can rise to identify the eye area.