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jiqishijue
- 机器视觉,计算机视觉,人脸识别,形态学,图像采集,压缩编码,数字水印,神经网络,人工智能,模式识别,特征提取,图像检索,视频检索,计算机图形学-machine vision, computer vision, face recognition, morphology, image acquisition, compression, digital watermarking, neural network, artificial intelligence, pattern recognition,
210131182200792016214931175
- 在不同的生物特征识别方法中，人脸识别有其自身特殊的优势，因而在生物识别中有着重要的地位。（1）非侵扰性。人脸识别无需干扰人们的正常行为就能较好地达到识别效果，无需担心被识别者是否愿意将手放在指纹采集设备上，他们的眼睛是否能够对准虹膜扫描装置……只要在摄像机前自然地停留片刻，用户的身份就会被正确识别。（2）采集设备简单，使用快捷。一般来说，常见的摄像头就可以用来进行人脸图像的采集，不需特别复杂的专用设备。采集一般可在数秒内完成。（3）通过人脸识别身份，与人类的习惯一致。也就是说，人和机器都可以使用
Opencv环境下的视频采集,图像滤波,人脸角点检测,运动跟踪程序
- Opencv环境下的视频采集,图像滤波,人脸角点检测,运动跟踪程序
facedetect 利用摄像机视频流采集识别人脸
- 本例程基于c++6.0和OpenCV结合实现了，利用摄像机视频流采集识别人脸，准确快捷-Based on the routine c++ 6.0 and OpenCV combining realization, the use of video cameras to streaming video collection of face recognition, accurate and fast
HumanFaceDetection
- 这是1个人脸检测的程序。首先由摄像头采集一幅人脸图片，然后可以对采集的图片进行人脸检测和定位-This is one of personal face detection procedures. First collected by a camera person face picture, and then can collect images for face detection and positioning
VideoCapture
- 通过摄像头采集人脸图像，然后采集人类图像后识别出人脸。-Collected through the camera face image, and then collected after the identification of images of human face.
FaceDetection
- 人脸识别技术可以应用于基于网络的身份认证，我们实现了基于WebCam的人脸识别与跟踪系统。本文以WebCam采集的视频流为数据源，截取视频流中的单帧图像，通过转换彩色空间、人脸肤色建模、后处理操作和人脸定位算法实现了人脸检测，并以此为基础实现了在视频流中对于人脸的跟踪。试验结果表明，我们所实现的人脸识别算法适用于近距离人脸的检测，可以应用于基于WebCam的身份认证。 -Face recognition can be applied to identity authentication on I
bbb
- 人脸识别是近年来模式识别、图像处理、机器视 觉、神经网络以及认知科学等领域研究的热点课题之 一。作为生物特征识别的一个重要方面, 人脸识别在 档案管理系统、安全验证系统、信用卡验证、公安系统 的罪犯身份识别、银行和海关的监控、人机交互等领域 具有广阔的应用前景。与指纹识别、视网膜识别、虹膜 识别等技术相比, 人脸识别技术在数据采集方面手续 比较简单, 使用者更容易接受。-Face recognition in recent years, pattern recogni
3DFaceRecognitionBasedon3DLBPandKernelDiscriminant
- 二维照片的人脸识别对光照、姿态和化妆等因素很敏感，故提出了一种将三维局部二值模式(3DLBP)和核享，1剐分析(KDA)相结合的三维人脸识剐方法．采用3DLBP描述人脸深度图像的特征，高斯核函数KDA 作为分类器，使用Chi平方统计改进高斯核函数、采用FRGC v2．0中2003春季采集的三维人脸库进行实验．实验结果表明，该 方法在每人2个训练样本时，识别率为91．8％，而PCA和3DLBP的识别率分别为60．4％和78．3％；当每人的训练样本数增至6个时，识别率为98．4％，而PCA和3D
renlianbiaoqingshibie
- 人脸表情识别是模式识别领域中一个重要的研究方向。人脸表情识别包括：从背景图像中检测人脸、图像采集、对人脸图像进行预处理、PCA提取表情特征、表情识别。-Face recognition is an important research direction in the field of pattern recognition. Face recognition is made up of the following parts: face detection from the backgrou
code
- 该代码实现了人脸识别功能，对采集的不同人的多幅图像，通过每个人的几幅平均后，对不同人进行识别。-The code implements the face recognition function, the collection of multiple images of different people, through the pieces of each person on average, after the identification of different people.
face-recognition-
- 利用OpenCV实现的视频采集和人脸识别程序代码-Use the video collection and OpenCV for face recognition
(CPP)face_detection_based_on_WebCam
- 本程序是基于电脑摄像头实现人脸采集和检测识别，附带有相关的论文等资料。-This procedure is based on the computer camera acquisition and realization of human face detection and recognition, with relevant papers and other information.
vb_face_demo
- 人脸采集及识别OCX控件，支持USB摄像头,带开发文档-Face capture and recognition OCX control that supports USB camera with development documents
HNY_CV_004
- 实时采集并显示双目视频，对双目图像进行人面识别。(Real time acquisition and display of binocular video, binocular images for human face recognition.)
Human-Face-Detection.zip
- 人脸识别，是基于人的脸部特征信息进行身份识别的一种生物识别技术。用摄像机或摄像头采集含有人脸的图像或视频流，并自动在图像中检测和跟踪人脸，进而对检测到的人脸进行脸部的一系列相关技术，通常也叫做人像识别、面部识别。(Face recognition is a biometric technology based on human facial feature information for identification. A camera or camera is used to collect
faceposition
- 人脸特征定位，人脸特征点采集与图像分割处理(Face feature location, face feature point acquisition and image segmentation)
select
- 本程序实现了人脸图片的快速采集，使用环境Python3.x,需要电脑连接摄像头，打开PythonIDLE，按下F5运行代码即可进行采集图片(This program has achieved the rapid acquisition of face images. The Python3.x of the environment needs computer to connect the camera, open PythonIDLE and press F5 to run the code
基于摄像头的人脸识别程序
- 通过电脑摄像头采集视频图像，并且实时的进行人脸识别
MATLAB教室人数统计系统
- 该课题为基于MATLAB的教室人数统计，带有丰富的人机交互GUI界面。实现教室人数的计数统计，进而统计出勤率，上课认真听讲的比例。原先预设总人数，未出勤或者书本遮住脸部、趴着玩手机等必然无法采集到人脸，从而对应数量缺失，得出出勤率或听讲率。该课题采用肤色原理进行人脸定位和人脸分割。本课题中，为了界面GUI的美观，刻意将分割出的人脸单独显示在GUI对应的axes里。是个不错的设计选题。(This topic is based on MATLAB classroom statistics, with