搜索资源列表
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
ma yi sparse representation classification
- ma yi sparse representation classification .EXTENDED YALE B database.recognition rate 95 。-ma yi sparse representation classification. recognition rate 95 .
ica_for_image
- 本代码用于人脸识别，可以在ORL、Yale、AR等人脸库上测试使用。-The code for face recognition, can ORL, Yale, AR face database, such as the use of the test.
YALE
- YALE 人脸数据库，人脸识别的好工具，15个人，每个人11副图像-YALE face database, face recognition a good tool, 15 individuals, each 11 images
yalefaces
- Yale人脸库（美国）： 耶鲁大学，15人，每人11张照片，主要包括光照条件的变化，表情的变化等。-Yale Face Database (U.S.): Yale University, 15 people, each 11 photos, mainly including changes in lighting conditions, expressions of the change.
ImprovedPCAFaceRecognitionAlgorithm
- 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
YaleB1-10
- Yale B数据库是人脸识别光照预处理研究的最常用的一个人脸数据库，本文件是经过裁剪好了，可以直接用的正面图像。总共10人，每人64张，共640张图片。-Yale B database is one of the most commonly used face database for face recognition light pretreatment, this document is cropped good, positive image that can be used direct
dataset_604126
- Yale人脸数据库B扩展库（mat 格式）ExtendYaleB数据库，可以作为人脸分类分割实验数据-Yale face database B extension library (mat format) ExtendYaleB database can be used as face classification division of experimental data
Wavelet-Recognition-matlab
- 基于Yale-B和CMU-PIE 人脸库上的实验结果显示本文算法对复杂光照具有较强鲁棒性，具备提取复杂光照条件下人脸图像有效特征的能力。小波变换 特征提取 matlab仿真-Experimental results based on Yale-B and CMU-PIE face show that the proposed algorithm has a strong light on the complexity of robustness, with the extraction of
local-best-fit-flats-clustering
- 可实现局部最优近似平面数据聚类，该聚类方法是一种常用的子空间聚类方法，文章作者没有给出相应的源码，这里提供给大家。经过测试可以实现数据聚类，但是对人脸数据集extended yale B效果不理想。参考文献：Teng Zhang, Arthur Szlam, Yi Wang, et al. Hybrid linear modeling via local best-fit flats [J]. International Journal of Computer Vision, 2012, 100
Extended-Yale-B
- Extended yale B 人脸数据库，用于研究人脸识别-Extended yale B face
Extended Yale B Database
- 这是MNIST数据库（一个手写数字的数据库，它提供了六万的训练集和一万的测试集，它的图片是被规范处理过的，28*28的灰度图） 总共4个文件: train-labels-idx1-ubyte: training set labels t10k-images-idx3-ubyte:? test set images t10k-labels-idx1-ubyte:? test set labels train-images-idx3-ubyte: training set images(T