搜索资源列表
face
- 数字图象处理，模式识别，人脸识别，包括了程序和一个人脸库，是相当好的学习东西
TraditionalPCA
- 利用传统PCA方法进行人脸识别的算法，人脸库为Yale人脸库，主成分分析方法（PCA）是基于K-L变换的统计学方法，K-L变换是数据压缩领域里的一种最优正交变换。
AT_T[1].orl
- 人脸识别时可以用到的人脸库，应该对人脸识别有用的
ORL
- ORL人脸识别图库 可以用于人脸识别算法的检验与实践
FaceDetectSystem1.0
- 一个人脸识别系统，已经建立人脸库，很方便。
PCAFaceRec
- 基于ORL人脸库的人脸识别源程序，识别率88％。
eigface
- 基于ORL人脸库，PCA人脸识别构建特征脸源程序
Reconstruct
- 基于ORL人脸库 PCA人脸识别的人脸重建
PCAFaceRec.m
- 用ORL人脸库实现的基于PCA的人脸识别系统源代码，调试过，可用。
eigface
- 基于ORL人脸库的人脸识别的特征人脸的提取源代码。
Reconstruct.m
- 基于orl人脸库的人脸识别系统中的人脸重建源代码。
facerecg
- 人脸识别代码。选择规格图片格式输入，选择人脸库，自动识别人脸所属
pca
- ORL-人脸库的pca算法程序。可以测试其人脸识别的时间和准确率
face-detection-designed-by-matlab
- 利用matlab实现人脸识别，将facefind函数生成.dll动态链接库，检测准确，可以检测到侧面图像，识别率95 以上。-Using matlab to achieve recognition, the facefind function generates. Dll the dynamic link library, testing is accurate, can detect the side of the image, recognition rate of 95 or more.
Histogram-Face-Recognition-program
- 基于Matlab 直方图Histogram的人脸识别程序：给出人脸图像库，包含训练及测试模块，最终给出识别结果。文件中附介绍。-Histogram Histogram for Face Recognition Based on Matlab program: given face image database that contains training and testing modules, and ultimately gives the recognition results. Desc
yalefaces
- 这是用于人脸识别的经典人脸库，人脸识别的实验和验证都是在这些基础库上完成的，它是yale人脸库，包含不同人脸的各种姿态，对做实验极为有用-This is a classic for Face Recognition Face database, face recognition and verification experiments are those at the finish on the basis of the Treasury, it is yale face database th
face-recognition
- 简单的人脸识别Matlab程序。附带耶鲁人脸库。可供识别使用。-Face Recognition simple Matlab program. With the Yale face database. Used for identification.
FaceRecV1.0.tar
- 6410的人脸识别程序，亲测，有opencv库和移植好的QT，不可多得的代码！-6410 face recognition program, the pro-test, opencv library and transplantation good QT interval, rare code!
pca
- 运用奇异值分解定理的PCA方法在ORL人脸库上进行人脸识别，分类器为最近邻分类器,-The use of singular value decomposition theorem of PCA method in ORL face database for face recognition, nearest neighbor classifier for the classifier,
IamSeg
- 基于形态学商图像的光照归一化算法.复杂光照条件下的人脸／P,~J1是一个困难但需迫切解决的问题，为此提出了一种有效的光照归一化算法． 该方法根据面部光照特点，基于数学形态学和商图像技术对各种光照条件下的人脸图像进行归一化处理，并且将它 发展到动态地估计光照强度，进一步增强消除光照和保留特征的效果．与传统的技术相比，该方法无须训练数据集以 及假定光源位置，并且每人只需一幅注册图像，在耶鲁人脸图像库B上的测试表明，该算法以较小的计算代价取得了 优良的识别性能．-Face recogn