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基于弹性模板匹配的人脸表情识别程序。首先针对静态表情图像进行表情图像的灰度、尺寸归一化，然后利用Gabor小波变换提取人脸表情特征以构造表情弹性图，最后提出基于弹性模板匹配及K-近邻的分类算法实现人脸表情的识别。-Flexible template matching based on facial expression recognition procedures. First of all, the expression for the static image of the gray-sca
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人表情判断的代码，用vc++写的。
expressiondb是表情库，请放于硬盘盘根目录下。
test1是程序，运行即可。-Human facial expressions to determine the code, using vc++ Written. expressiondb is the expression library, please put in the hard disk root directory. test1 is the procedure to run.
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在广泛研究前人工作的基础上，本文对运动人物的检测、跟踪与识别进行了综述。为
使分类清楚明了，本文将人物运动分析分为两大类：人体运动分析，人脸分析。人体运动分
析包括人的较大幅度的肢体运动，如手势识别、步态分析、整个人体的运动分析；人脸分析
包括人脸检测与识别、表情分析。在详细介绍了国内外研究现状后，提出了存在的问题及研
究前景。-Extensively studied in previous work on the basis of the figures in this art
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很流行的一种人脸面部表情特征提取方法
C++代码-Very popular expression of a human face feature extraction method of the Department of C++ code
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摘 要： 提出了一种基于改进 Ha u s d o r f f距离的人脸相似度匹配的方法， 该方法首先将人脸划分为脸型、 双眼、 鼻、 嘴等几个特征点
集， 分别计算各部分的改进 Ha u s d o r f f 距离， 然后进行加权计算相似度。利用该方法， 在 A S M( 主动形状模型) 定位人脸的基础上进
行了人脸检索。 实验表明， 利用人脸相似度计算方法对人脸特征库进行搜索， 达到 了较好的效果。同时结合 A S M 自动人脸检测， 本
方法可以全自动完成人脸匹配， 应
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三维游戏动漫人物设计中人脸核心表情库的构建-Three-dimensional game design cartoon characters face the core of human expression library construction
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在广泛研究前人工作的基础上，本文对运动人物的检测、跟踪与识别进行了综述。为使分类清楚明了，本文将人物运动分析分为两大类：人体运动分析，人脸分析。人体运动分析包括括人的较大幅度的肢体运动，如手势识别、步态分析、整个人体的运动分析；人脸分析包括人脸检测与识别、表情分析。在详细介绍了国内外研究现状后，提出了存在的问题及研究前景。
-On the basis of previous work in the extensive research, detection, tracking and rec
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首先利用人脸的色彩特征和自适应阈值法实现特征候选区域和人脸肤色区域的分离，然后利用人脸的几何特性将连通的特征候选
区域保留下来作为人脸特征区域。后续的特征提取可以在这些人脸特征区域中完成。一般的人脸特征提取方法都可以将该方法作为提高效
率的预处理操作。实验证明，该方法具有高效率、低计算量的特点，并且受人脸表情、图像角度和背景的影响较小。-First, the use of the color characteristics of the human face and adaptive t
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基于稀疏表达的包含测试和训练人脸的数据库的鲁棒性人脸识别-Sparse expression includes testing and training human face recognition database robustness
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这个是LBP人脸算法，对学习者有很好的帮助，关于人脸表情识别，这里是基于ORL人脸库。-This is the human face LBP algorithm, the learners have good help, on facial expression recognition, here is based on the ORL database.
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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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使用OPENCV库提供的接口，实现人脸的识别功能。
在一个人脸识别系统中，应用多种预处理技术对将要识别的图片进行标准化处理是极其重要的。多数人脸识别算法对光照条件十分敏感，所以假如在暗室训练，在明亮的房间就可能不会被识别出来等等。比如脸部也应当在图片的一个十分固定的位置（比如眼睛位置为相同的像素坐标），固定的大小，旋转角度，头发和装饰，表情（笑，怒等），光照方向（向左或向上等），这就是在进行人脸识别前，使用好的图片预处理过滤器十分重要的原因。你还应该做一些其它事情，比如去除脸部周围的多余像素（
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