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搜索资源 - facial feature location
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一个不错的人脸检测演示系统里面有人脸检测的实际照片包括人脸特征提取人脸定位-a good Face Detection Demonstration System Face Detection was inside the actual photographs, including facial feature extraction Face Location
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人脸视频图像编码是近年来图像编码领域里的一个研究热点问题,它在通信、互联网等方面有着广泛的应用前景。人脸图像编码的研究包含很多子问题,主要的三个方面为:精确的人脸目标定位算法,实时的人脸目标跟踪算法和高效的人脸图像编码方法。本文的主要研究工作在于: 1) 提出帧间差分和背景差分相结合的人脸目标定位算法,在人脸特征选择上,主要使用形状特征,通过椭圆拟合来得到人脸的位置。 2) 采用基于Kalman滤波的运动预测方法对人脸的区域变化进行预测,以此缩小目标可能存在的区域(ROI).-Facial vi
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脸部特征定位。用于对人的眼睛定位的程序，采用vc编程-Facial feature location. Used for the eye location procedure, using vc Programming
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基于灰度投影的人脸特征定位!-Based on Gray Projection facial feature location!
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此程序主要功能是人脸的检测与定位，并对人脸特征进行标记与特征值的计算-This procedure is the main functions of face detection and location, and facial feature tagged with eigenvalue calculation
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人脸定位实例！能够准确定位人脸的位置并能提取人脸特征！-Examples of Face Location! Able to accurately position the location of face and facial feature extraction!
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：针对传统Gabor变换在提取表情特征时，冗余较大、特征维数较高的不足，结合ASM
自动特征定位技术，提出了一种基于特征点Gabor特征和ASM 形状特征相融合的面部表情
识别方法．实验表明，两种特征的融合，可有效地利用特征点的局部纹理信息和脸部器官的整
体形状信息，达到了更好的面部表情识另4效果．-: Gabor transform traditional expression feature extraction, the redundancy large feature dim
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脸部特征定位是人脸分析技术的一个重要组成部分，其目标是在图象或图象序列中的指定区域内搜索人
脸特征(如眼、鼻、嘴、耳等)的位置-This facial feature location based photos of the face of technology is an important part of their goal is to image or image sequence in search of people within the designated area
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计算机人脸识别技术( Face Reocgnition)就利用计算机分析人脸图像,从中提取出有效的识别信息,用来辨认身份的一门技术。[ 1 ]即对已知人脸进行标准化处理后,通过某种方法和数据库中的人脸样本进行匹配,寻找库中对应人脸及该人脸相关信息。人脸自动识别系统有两个主要技术环节,一是人脸定位,即从输入图像中找到人脸存在的位置,将人脸从背景中分割出来,二是对标准化后的人脸图像进行特征提取和识别。本文中介绍的PCA (特征脸)方法就是一种常用的人脸
特征提取方法。-Computer Fac
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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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利用肤色分割和对称变换实现鲁棒人脸特征-Using skin color segmentation and symmetry transformation used to deliver a robust facial feature symmetry transform skin color segmentation and facial feature location using robust skin color segmentation and symmetry transform r
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通过人眼图像来检测驾驶员疲劳驾驶是目前的主流方向,面部及眼睛定位是其中关键的环节。针对驾驶员疲
劳检测系统,结合图像处理和模式识别技术,提出一种基于人脸面部特征的人眼定位方法-Images by the human eye to detect driver fatigue is the main driving direction, face and eye location is the key link. For driver fatigue detection system that
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自动人脸识别系统具有如图所示的一半框架并完成相应功能的任务。
（1）人脸图像的获取：一般来说，图像的获取都是通过摄像头摄取，氮摄取的图像可以是真人，也可以是人脸的图片或者为了相对简单，可以不考虑通过摄像头来摄取头像，而是直接给定要识别的图像。
（2）人脸的检测：人脸检测的任务是判断静态图像中是否存在人脸。若存在人脸，给出其在图像中的坐标位置，人脸区域大小等信息。而人脸跟踪需要进一步输出所检测到的人脸位置，大小等状态随时间的连续变化情况。
（3）特征提取通过人脸特征点的检测与标定可以确
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脸部特征定位。用于对人的眼睛定位位的程序，采用vc编程
-Facial feature location. For the human eye location procedure using vc programming
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程序实现人脸特征的检测和定位，可以识别并标注眉毛，眼睛，鼻子，嘴巴以及耳朵。能用于单人和多人脸图的检测识别，效果不错。-This is a human facial feature detection and location program. It can be applied to detect both single and multiple face images.
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1. 使用matlab自带的人脸识别工具（Viola-Jones算法）找出人脸的位置，并裁剪出人脸区域。
2. 使用Gabor滤波器识别出人脸的局部特征及纹理。
3. 训练一个SVM进行表情分类。
4. 交叉验证得到表情分类正确率为83.3 。
操作说明和系统描述请见ReadMe.-1. Using matlab with face detection tool (Viola-Jones algorithm) to find the location of a human
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人脸五官定位，采用AAM算法定位68个点(Facial feature location)
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人脸识别基于ASM的人脸面部关键特征点定位算法研究(Face recognition
Research on facial feature key points location algorithm based on ASM)
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