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Face feature extraction for matching purposes
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使用Gabor特征提取和神经网络的人脸检测，里面带有人脸和非人脸的训练图库，检测效果很好。
运行该程序：
1 -所有文件和目录复制到MATLAB的工作文件夹 *-为了运行程序，你必须有图像处理和神经网络工具箱
2 - 找到名为“main.m”的文件
3 - 双击这个文件或在命令窗口中的“主”类型
4 - 将显示一个菜单。点击“火车网”，并等待，直到程序完成培训
5 - 点击“照片上的测试”。将出现一个对话框。选择一个。JPG图片
6 - 等待，直到程序检测
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SeetaFace人脸识别引擎包括了搭建一套全自动人脸识别系统所需的三个核心模块，即：人脸检测模块SeetaFace Detection、面部特征点定位模块SeetaFace Alignment以及人脸特征提取与比对模块SeetaFace Identification。
主要功能：
人脸检测模块(SeetaFace Detection): 采用了一种结合传统人造特征与多层感知机（MLP）的级联结构，在FDDB上达到了84.4 的召回率（100个误检时），并可在单个i7
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