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Emerging.Topics.in.Computer.Vision
- 深入浅出介绍计算机视觉的最新动态。内容包括： * Camera calibration using 3D objects, 2D planes, 1D lines, and self-calibration * Extracting camera motion and scene structure from image sequences * Robust regression for model fitting using M-estimators, RANSAC, and
sift-demonstration
- sift匹配与识别演示程序 运行face.m文件，载入图片后可提取sift特征点-sift demonstration.rar. run face.m
31767676GVF_Snake
- 从而让机器人在纸上画出肖像漫画,首先必须由计算机自动生成人脸的线条画。 因此,需要采用基于机器视觉的方法,结合人脸检测和人脸特征提取等技术-geneous，Inhomogeneous M arkov Random Field Model is employed as the statistical model，and a non—parametric sampling schem e is used to capture the complex statistical character
Harris
- 研究一种红外医学图像处理与分析方法,实现红外人脸图像中特征区域的自动定位。方法 针对红外正面脸部图像,采用一种无监督的局部和全局的特征提取方法,首先通过阈值法区分出前景和 背景,并根据面部特征对称性在前景中确定鼻区 然后在面部确定一个包含所有特征的矩形区域,利用 Harris算子在该区域检测出角点,并找出这些点的局部最大值点 最后用K-means方法对这些点进行 聚类 -To develop an mi age analyzing procedure forautomatic
fdp5finalMatlab.tar
- 这是一个使用了Gabor特征提取和人工智能的人脸检测系统源代码 使用步骤： 1. 拷贝所有文件到MATLAB工作目录下(确认已经安装了图像处理工具箱和人工智能工具箱) 2. 找到"main.m"文件 3. 命令行中运行它 4. 点击"Train Network"，等待程序训练好样本 5. 点击"Test on Photos"，选择一个.jpg图片，识别。 6. 等待程序检测出人脸区域 createffnn.m, d
ImageLabelAndArea
- 该文件夹中有二个M文件，说明如下： label_area.m : 目标区域面积测量主函数，其中调用otsu otsu.m : 类判别分类法（otsu全局二值化算法） 4A.bmp face.bmp gun.bmp : 原始灰度图片 AreaAnalysis.txt : 记录了实验过程中目标区域的总数和各自的面积 实验结果文件夹 : 保存了实验过程中生成的图像和程序流程图-The folder has two M-file, as
ImageBoundaryExtraction
- 该文件夹中有六个M文件，说明如下： boundary_extraction.m : 目标区域边界抽取主函数，其中调用ostu、four_neighbor、eight_neighbor、globe_graph otsu.m : 类判别分类法（otsu全局二值化算法） four_neighbor.m : 四邻域法边界抽取 eight_neighbor.m : 八邻域法边界抽取 globe_graph.m : 全局检测法边界抽取 area_peri.m : 目标区域
MATLAB_faceRecognition
- MATLAB人脸识别,运行TEST.m文件看效果就可以了，完成的功能就是识别人脸并标记起来。-MATLAB+human face recognition,run TEST.m to show the performance,To be sure that images in the images file are in the same size,
10721582R1
- 采用稀疏表示能够实现N类M个人脸的正常识别-Using sparse representation can be achieved Class N M individual normal face recognition
visionfacetrackingKLT.m
- 图像处理中的klt算法 klt算法在人脸跟踪上的应用-klt in image processing,applied in face tracking
m
- 用于人脸识别中对图像进行分水岭算法人脸分割以便于一下的分析-Watershed segmentation algorithm face
violajones
- 经典人脸检测算法，viola_jones，ObjectDetection.m为检测函数，内有调用说明-Classic face detection algorithm, viola_jones, ObjectDetection.m for detection function, there are calls Descr iption
facedetection
- 用MATLAB调用opencv的人脸检测器，已打包好，无需opencv，facedetection.m为示例程序-Call opencv face detection using MATLAB, a packaged good, no opencv, facedetection.m for sample program
code-faceGUI.m
- 图形界面的人脸识别代码，PCA+SVM多分类，yale图片库-Face recognition codes in GUI, PCA+SVM multi-classification, yale gallery
face_rec
- ## 人脸识别GUI设计 这是我在理解PCA算法后，设计`MATLAB GUI`实现人脸识别。 ### 使用方法： 1. 运行face.m主脚本 2. 点击`训练机器`选择train文件夹 3. 点击`choose photo`选择test文件夹下的一张图片 4. 最后点击`recognize`即可进行识别 5. 点击`Accuracy`可计算整个test文件夹下所有图识别准确率 ###(## face recognition GUI design This i
video_detection.m
- 使用VJ算法识别人脸，并使用KLT算法进行特征识别并追踪(Face detection using VJ algorithm, and track it using KLT algorithm)