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搜索资源 - Matlab facial feature
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站长！这是使用LDA和PCA模式识别方法对人脸特征进行提取计算的Matlab程序框架，比较好！-head! This is the LDA and the use of pattern recognition methods on PCA Facial Feature Extraction for the Matlab program, good!
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一套由matlab编程的自然人脸特征提取与显示分析系统第二部分-Matlab programming from a natural facial feature extraction and analysis system showed that the second part of
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摘要：主成分分析（PCA）的人脸识别算法，以减少的特征向量是涉及到对抽象的特点，改进了主成分分析（一）iUumination算法的变化影响酶原sed.The方法是基于上减低与正常化其相应的标准差的特征向量元素相关联的大特征值的特征向量的影响力的想法。耶鲁大学和耶鲁大学面临的数据库面对数据库B是用来验证-Abstract：In principal component analysis(PCA)algorithms for face recognition，to reduce the influen
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站长！这是使用LDA与PCA模式识别方法对人脸特征进行提提取计算的Matlab程序源码框架，比较好！ 可直接使用。
-Webmaster! This is the use of LDA and PCA pattern recognition method of facial feature to mention take calculated Matlab program source framework and better! Can be used directly.
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野外 人脸特征点定位和姿态估计 matlab 对应的 文章 源码已上传 希望 有兴趣的朋友可以共同 研究 和 探讨 配置到unix环境下-Wild facial feature points positioning and pose estimation matlab corresponding article hope interest friends can work together to study and explore
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利用主元分析和奇异值分解进行人脸特征提取的方法(并详细阐述其在PQRSQT中的实现过程(包括读取图像文件U计算均值脸U求特征值和特征向量(计算人脸特征参数-实现过程均给出了MATLAB代码-Using principal component analysis and singular value decomposition facial feature extraction method (and detail its in the PQRSQT in the implementation pr
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本课题研究的步骤如下：先提取人脸的特征向量；产生训练样本和测试样本；再用LVQ创建神经网络模型，该模型用训练样本进行训练调整权值；用测试样本对建立的人脸朝向识别模型进行验证，要求有较高的识别率。
本课题要求使用LVQ神经网络的算法进行Matlab仿真，对人脸朝向进行有效的判断和识别。
-This study is the following steps: first extract facial feature vector generate training and testing
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在matlab中高效得对人脸特征进行识别，并检索出匹配图片，实验中取得了较好的效果。-Efficient was right facial feature identification, trial and achieved good results.
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edited the face tracking example using klt to use my facial feature points
The original inbuilt example that comes with matlab can edited usin
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动态图像中的面部识别，基于matlab。可以通过特征识别找出ID-Dynamic image of facial recognition, based on matlab. You can find the feature recognition by ID
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自己写的matlab GUI可根据说明运行，简单方便，代码注释详细；此GUI界面，可完成两种功能：一是人脸匹配，即给出一张人脸可找出在训练库最相近的人脸；二是人脸渐变，选择两张人脸，手工标记关键特征点，便可运行出从一张脸到另外一张脸的渐变过程，而且中间产生的图片会自动保存在文件夹中。自己写的操作步骤说明很详细，希望下载的同学会学到一些知识，有所收获-Write your own matlab GUI can be run according to the instructions, easy,
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人脸识别技术作为生物体特征识别技术的重要组成部分，在近些年来已经发展成为计算机视觉和模式识别领域的研究热点。本实验是基于K-L变换的主成分分析法（PCA）在人脸识别中的应用，在ORL人脸库的基础上通过Matlab实现了快速PCA算法的验证仿真，并对样本图像进行了重构。本实验在ORL人脸库的基础上，选用每人前5张图片，共计40人200幅样本图像，通过快速PCA算法将10304维的样本特征向量降至20维，并实现了基于主分量的人脸重建，验证了PCA算法在高维数据降维处理与特征提取方面的有效性。-Fac
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利用MATLAB对脸部特征进行降维提取，数据齐全，可以直接运行。-Using MATLAB to reduce the dimension of facial features extraction, data is complete, can be run directly.
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ASM算法 MATLAB源代码
人脸特征点定位的目的是在人脸检测的基础上，进一步确定脸部特征点（眼睛、眉毛、鼻子、嘴巴、脸部外轮廓）的位置。定位算法的基本思路是：人脸的纹理特征和各个特征点之间的位置约束结合。-The purpose of the facial feature point positioning is to further determine the position of the facial feature points (eye, eyebrows, nose, mou
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基于MATLAB的LBP人脸特征提取，提取人脸特征图谱(LBP facial feature extraction)
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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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MATLAB编写的人脸特征提取代码，叫局部保持投影特征提取算法，可以作为人脸识别系统一部分(MATLAB prepared by the facial feature extraction code, called the local projection feature extraction algorithm can be used as part of the face recognition system,feature exaction.)
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人脸特征提取matlab源码。适用于人脸识别的matlab实现。(Facial feature extraction matlab source code. It is suitable for matlab implementation of face recognition.)
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Matlab表情识别，特征脸[1 ]作为面部表情分类的方法。首先，利用训练图像创建低维人脸空间（pca）。这是通过训练图像集主成分分析（PCA）及图片主成分分析（即具有较大特征值的特征向量）获得的。
结果，所有的测试图像以所选择的主成分表示，计算投影图像与所有投影列车图像的欧几里得距离，选择最小值以找出与试验图像最相似的训练图像。(The feature face [1] is used as a facial expression classification method. Firstly,
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