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jaffe
- 日本ATR（Advanced Telecommunication Research InstituteInternational）的专门用于表情识别研究的基本表情数据库JAFFE，该数据库中包含了213幅（每幅图像的分辨率：256像素×256像素）日本女性的脸相，每幅图像都有原始的表情定义。表情库中共有10个人，每个人有7种表情（中性脸、高兴、悲伤、惊奇、愤怒、厌恶、恐惧）。 JAFFE数据库均为正面脸相，且把原始图像进行重新调整和修剪，使得眼睛在数据库图像中的位置大致相同，脸部尺寸基本一致，光
hh
- 人脸识别（色彩空间转换，光照补偿，提取定位人脸）-face recognition
codeforFaceDetecting
- 一个人脸检测的程序，里面有光照补偿，肤色分割，腐蚀，眼睛检测，嘴巴检测，功能齐全，效果很好-A face detection program, which has light compensation, color segmentation, corrosion, eye detection, mouth detection, functional, good results
renlianjiance
- 已有的眼睛状态识别方法不仅计算量大，而且易受环境因素(如光照条件)的影响。为此本文提出了一种新的眼睛状态识别方法:首先对实时拍摄的图像利用运动信息和肤色特征进行人脸检测 然后在检测到的上半部人 脸区域采用Adaboost算法只检测驾驶员正常状态下睁开的眼睛，把检测 的眼睛与眉毛分割出来制成正常睁开眼睛模板 最后把眼睛模板与未检测 到眼睛的上半部人脸区域进行匹配，当该区域的最大相似度值小于某闽值 时认为眼睛是闭合状态，否则认为眼睛是睁开状态。并根据眼睛状态计算 眼睛平均闭合时间
Gradientface
- 梯度脸，人脸识别光照处理，解决不同光照下的人脸识别-Gradientface: for face recogntiion under varying illumination
FaceRecognition_CNN(olivettifaces)
- 智能图像/视频处理中，复杂背景环境（比如室外环境、机场、车站等）下，人脸识别的第一步是人脸的检测。它的精确度直接影响到后期识别的结果。不过，领域内的科学家们基本上很难有足够的精力和时间开发优化的C++代码，使其用于商业用途，而一般都是只在Matlab中进行模拟。 本文的目的是提供一个我开发的SSE优化的，C++库，用于人脸检测，你可以马上把它用于你的视频监控系统中。文章中的分类器的训练数据来自与我的 webcam图像，它们被采集于不同时间，不同光照，不同背景环境下，它几乎可以实时地检测
25292626
- 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
face-recognition
- 人 脸识别技术分 4 个方面：(1)皮肤检测 ，在 图像 中寻找出人 脸 区域，也可 以说是将图像中的背景和人的肤色进行分 离；(2)人脸规范化，即校正人脸在尺度、光照和旋转等方 面的变化；(3)特征提取 ，从人脸图像中映射提取～组能反 映人脸特征的数值表示样本；(4)特征匹配，将待识别人脸 与数据库中的已知人脸比较，得出相关信息。-people face recognition
Gradientface
- 梯度脸是一种提取光照不变特征的算法，对光照有很好的处理效果-Gradient face is a kind of algorithm to extract the illumination invariant features, and it has a good effect on the illumination.
基于PCA的人脸识别
- 主成分分析法(principal conponent analysis, PCA)也叫Hotelling变换或特征脸法，是基于 K-L变换基础上研发得到的。该方法的核心是能够降低图像空间的维度，具体做法是将原始的数据通过某种线性变换从高维度空间转变到低维度空间中，这些数据彼此不相关，根据贡献率选取最大的前一部分，使原数据具有最大的变化量，对后面的图像也向这个空间投影，然后比较它们之间的距离来确定类别关系。PCA方法的缺点是对光照问题比较敏感。