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VideoCapture1
- 人脸检测是人脸识别最重要的一步，它基本上是一个图像分割问题,将图像分为两部分:一个有脸区和另外一个无脸区。人脸检测的好坏影响人脸识别的效果。-Face Detection Face recognition is the most important step, it is basically a problem of image segmentation. the image is divided into two parts : a face and the other a faceless
Image_process
- 1.对比度增强：计算并显示图像直方图，直方图均衡； 2.图像分割：Otsu算法； 3.二值图像的数学形态学开闭运算。要求对输入图像二值化，然后实现腐蚀膨胀，最后调用腐蚀膨胀实现开闭。至少给出两种不同形状和大小的结构元素。 -1. Contrast Enhancement: Calculate and display the image histogram, histogram equalization 2. Image Segmentation: Otsu algorithm
LipLoca
- 实现一种结合颜色空间、变换及变形模板的自动唇部定位及唇轮廓提取、跟踪方法首先在空间建立肤色模型进行人脸检测、定位, 并由人脸几何特征进行唇部粗定位然后结合唇色模型进行变换使肤、唇色差别明显化, 提出根据亮度信息对变换结果预处理后用法进行图像分割, 经唇色模型进一步验证后实现唇部精定位再使用变形模板来进行嘴唇轮廓特征提取, 为增强内轮廓定位的鲁棒性, 对经亮度预处理和唇色模型验证得到的口腔区域边缘图进行曲线拟合来实现内轮廓定位最后, 将唇读图像序列中上一帧的唇部定位结果拓展后作为当前帧的预测区域再
PersonIDFetch
- 研究描述人脸特征的有效方法, 讨论身份证照片的特征提取和检索采用自适应肤色检测技术改进通用的肤色检测算法, 进行脸部区域的划分提出系数投影法对面部五官区域进行分割, 在各区域中提取面部几何特征引人描述脸颊和下额轮廓的曲线参数作为脸形特征, 得到对人脸特征更准确的描述将面部几何特征矢量匹配、脸形曲线参数匹配和脸部图像相关匹配相结合, 实现人像照片的准确检索实验表明该方法性能优良。-Describe the facial features of an effective way to discuss
face
- 完整的表情识别系统一般包括人脸表情图像捕获、预处理、人脸检测与定位、 人脸分割与归一化、人脸表情特征提取、人脸表情识别。本文着重研究了人脸表 情特征提取、特征选择及表情分类等关键问题，并提出了一些改进的方法，同时 进行了仿真实验-Complete expression recognition systems typically include facial expression image capture, preprocessing, face detection and loca
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
face-recognition
- 人脸识别，特征分割，特征点定位，欧式距离，模式匹配-face recognition，feature capture，feature match
MATLAB--ycbcr
- 基于YCbCr色彩空间的人脸检测程序，着重阐述了基于肤色分割和模板匹配验证的人脸检测算法。 -YCbCr color space-based face detection program focuses on the face detection algorithm based on skin color segmentation and template matching verification.
human-face-detection
- 利用肤色分割，采用MATLAB进行编程实现对图片中的人脸进行检测，程序包中还包括采用“参考白”方法进行光照补偿的源程序-Based on skin color segmentation, using MATLAB programming to realize the face detection, the package also includes a reference white approach of the source illumination compensation
FaceRecognition
- 这是个人脸识别的项目，里面有人脸图像预处理，人脸分割和人脸识别的源代码。-This is a personal face recognition project, which has face image preprocessing, face segmentation and face recognition of the source code.
基于肤色的人脸定位检测
- 通过肤色分割，接着二值化处理，再进行积分投影法来实现人脸的定位
程序
- 以稀疏子空间聚类以及低秩子空间聚类等基本谱聚类算法为基础，通过 运用核映射算法，融合与数据本身结构相关的局部切线空间函数以及主成分分析 算法建立了可以应对独立子空间聚类、非独立子空间聚类、非线性聚类、混合多 流体聚类问题以及多种含有大数据量的实际问题，包括处理运动分割、人脸识别、 工件识别等情况中的多种类型数据分类的聚类算法，并且引入 Map-Reduce 并行处 理方法优化了算法的计算效率(Based on the basic spectral clustering algorith
17428703Find_Lips_in_YCbCr
- 通过高斯肤色模型的建立，分割出人脸区域，接着，结合人脸几何特性筛选出人脸区域，依据嘴巴的颜色同人肤色的其它部位相比较，有着明显的不同，从而建立嘴巴模型，找出了嘴巴的特征部位。(Based on the Gauss model of skin color segmentation, face region, and then combined with face geometric characteristics of selected face region, on the basis of o
matlab数字图像处理与识别
- 将理论知识、科学研究和工程实践有机结合起来，内容涉及数字图像处理和识别技术的方方面面，包括图像的点运算、几何变换、空域和频域滤波、小波变换、图像复原、形态学处理、图像分割以及图像特征提取的相关内容；同时对于机器视觉进行了前导性的探究，重点介绍了两种目前在工程技术领域非常流行的分类技术——人工神经网络（ANN）和支持向量机（SVM），并在人脸识别这样的热点问题中结束《精通Matlab数字图像处理与识别》。(Combining theoretical knowledge, scientific re