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人脸检测程序，利用adaboost和M2算法检测人脸-Face detection procedures, the use of AdaBoost M2 algorithm and Face Detection
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adaboost的实现算法，可进行人脸的样本训练-implementation of the AdaBoost algorithm, can be a sample of people face training
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下载别人的基于 AdaBoost 人脸检测源代码 供大家一起学习-Download others AdaBoost-based face detection source code for everyone to learn
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Adaboost 正面人脸识别； 必须先装上OPENCV，编译环境乃是visual studio 2005 -Adaboost positive face recognition must be fitted with OPENCV, compiling environment is a visual studio 2005
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采用adaboost算法用于人脸检测，实现较快的人脸识别。使用MATLAB语言编写。-Using adaboost face detection algorithm is used to achieve a faster face recognition. Using the MATLAB language.
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人脸检测算法，其检测率高，效果优越，可与adaboost算法相媲美。-Face detection algorithm, the detection rate, excellent results can be comparable with adaboost algorithm.
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使用matlab调用opencv做成的adaboost人脸检测DLL模块，在usb摄像头采集的视频序列中检测人脸并实时显示，
实时性比C低。
下载后可以直接在matlab运行，不要改动文件夹内的文件相对位置。-Opencv matlab call made using adaboost face detection DLL module, usb camera capture video sequences of face detection and real-time displa
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adaboost算法学习资料，深入讲解了adaboost算法的理论和应用，是人脸检测学习的重要参考文献，做模式分类的同学可以研究一下-adaboost algorithm to learn the information, further explained the theory and application adaboost algorithm, face detection is an important reference for studying literature, student
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adaboost算法的改进，基于MBLBP特征的matlab 程序-adaboost MBLBP matlab face detective
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这是用matlab编写人脸检测软件，是用的adaboost算法，参考价值还是很高的-This is a face detection using matlab software adaboost algorithm is used, the reference value is still high
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用于人脸检测的haar+adaboost matlab的代码-For face detection haar+adaboost matlab code
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运用adaboost方法进行人脸检测的matlab算法，实用易懂，适合初学者！(Using adaboost method for face detection matlab algorithm, practical and easy to understand, suitable for beginners!)
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基于adaboost算法的人脸检测(For face detection haar+adaboost matlab code)(Face detection based on AdaBoost algorithm,haar+adaboost matlab
(For face detection haar+adaboost matlab code))
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使用pca方法对图像进行特征提取，对训练集的20个人的共一百张人脸进行训练，使用adaboost算法生成强分类器，可以对测试集的人脸图片进行识别，且识别率较高(The PCA method is used to extract the features of the image, and the training is carried out for a total of 100 faces of 20 people in the training set. The AdaBoost algor
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