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GMM_Skin_Detector
- Matlab skin detector。运用高斯混合模型训练的到人的皮肤颜色分布。用于皮肤和人脸检测。-A collection of Matlab scr ipts
Face-orientation-recognition
- 本课题研究的步骤如下：先提取人脸的特征向量；产生训练样本和测试样本；再用LVQ创建神经网络模型，该模型用训练样本进行训练调整权值；用测试样本对建立的人脸朝向识别模型进行验证，要求有较高的识别率。 本课题要求使用LVQ神经网络的算法进行Matlab仿真，对人脸朝向进行有效的判断和识别。 -This study is the following steps: first extract facial feature vector generate training and testing
Face-orientation-recognition
- LVQ即学习向量量化神经网络是一种用于训练竞争层的有监督学习方法神经网络，在模式识别和优化领域有着广泛的应用。本课题要求使用LVQ神经网络训练人脸的特征数据，得到模型对任一人脸图像的朝向进行识别。-Learning Vector Quantization LVQ neural network that is used to train competitive layer neural network supervised learning methods in the field of patt
EHMM
- 特征训练识别的嵌入式隐马尔可夫模型代码，可用于人脸识别的分类-Training recognition feature embedded hidden Markov model code, can be used for face recognition classification
XXX
- 模型训练完毕之后，进行检测，进行人脸识别(After the model training is completed, the test is carried out)
卷积神经网络详述
- 从卷积神经网络的发展历史开始，详细阐述了卷积神经网络的网络结构、神经元模型和训练算法。在此基础上以卷积神经网络在人脸检测和形状识别方面的应用为例，简单介绍了卷积神经网络在工程上的应用，并给出了设计思路和网络结构。(Starting from the history of the convolution neural network, the network structure, neuron model and training algorithm of the convolution neur
FaceTools-master
- 本次作业使用的是汤晓鸥团队的DeepID第一代的网络，通过Caffe训练模型参数，经过LFW二分类得到人脸识别准确率。(This job is used by the Tang Xiaoou team's DeepID first generation network. Through the Caffe training model parameters, the accuracy of face recognition is obtained through the LFW two clas
PCA_classifier_version1b
- 许多图像问题需要某种物体的检测，其中图像之间的物体的外观有自然的变化。 如人脸识别，病变检测，神经通道分割。 这些图像问题可以通过手动注释图像对象来解决，以训练识别正常物体外观的模型。 这可以通过基于PCA的最大似然分类器来完成。(PCA algorithm suitable for detection / recognition of 2D image "objects")
shape_predictor_81_face_landmarks-master
- 基于dlib库的人脸68个特征点训练模型的扩展模型，可识别出人脸81个特征点，包括额头部分。(Based on the extended model of the face training model of 68 feature points based on Dlib database, 81 feature points can be recognized, including the forehead part.)
CNN-figure-recognize
- 本程序主要包括：人脸识别、图像采集、模型训练等功能(Face recognition, image acquisition, model training)
CNN-FaceRec-keras-master.zip
- 人脸识别代码 ## CNN-FaceRec 基于Keras的CNN人脸识别 == ### 所需环境 tensorflow-gpu==2.0.0 Keras==2.3.1 h5py==2.10.0 ### 使用方法 #### 文件下载 链接：https://pan.baidu.com/s/1HxLw4oYGhfV-hughUQ7VEA 提取码：9uea 下载好权重文件放到logs文件夹里 链接：https://pan.baidu.com/s/1aC