搜索资源列表
K-L_face_rec
- 这是基于k-l分类方法的人脸模式识别的源代码实现-This is based on the k-l Classification of pattern recognition Face the source code to achieve
rennian
- opencv实现人脸检测 用的是harr分类器
feret
- FERET人脸库的处理代码。内函预处理，分类，等代码。
mySVM
- 支持向量机方法，用matlab实现，用于分类检测、模式识别，人脸检测等
haarcascade_frontalface_alt2
- 前脸训练器，能很好的进行分类，适用于人脸检测-foreface train
facedetection
- PCA、LDA人脸检测，压缩包里实现了PCA、LDA、最小距离分类器，人脸检测！-PCA, LDA face detection, compression bag to achieve the PCA, LDA, minimum distance classifier, face detection!
fdp-v51
- 神经网络人脸检测程序。采用Gabor变换提取特征，使用前馈网络分类识别。-Face Detection Program。
DCT
- 本文设计基于DCT的人脸识别系统，首先结合当今人脸识别的背景和发展状况讨论了人脸识别的研究内容及在各方面的应用；然后研究了人脸识别进行预处理，讨论了人脸识别预处理的其他方法，分析各种方法的利弊，最后采用DCT（离散余弦变换）实现人脸图像预处理中的降维处理；接下来对人脸图像的特征提取进行了研究，简单叙述了几何特征提取和代数特征提取，同时深入研究了基于DCT和PCA变换的人脸图像特征提取，从而实现是否对人脸识别系统识别率有所提高的研究；对于分类器的选择，本文对两种分类器进行了探讨，即最近邻分类器和B
2DLDAwiththeSVM-basedfacerecognitionalgorithm
- 二维线性鉴别分析(2DLDA)算法能有效解决线性鉴别分析(LDA)算法的“小样本”效应，支持向量机 (SVM)具有结构风险最小化的特点，将两者结合起来用于人脸识别。首先，利用小波变换获取人脸图像的低频分量，忽 略高频分量：然后，用2DLDA算法提取人脸图像低频分量的线性鉴别特征，用“一对多”的SVM 多类分类算法完成人脸 识别。基于ORL人脸数据库和Yale人脸数据库的实验结果验证了2DLDA+SVM算法应用于人脸识别的有效性。-”Small sample size”problem
bayes
- 贝叶斯分类器的设计与实现，非常好的应用程序，能够在其上面实现人脸识别-Bayesian classifier design and implementation of a very good application, face recognition can be achieved in the above
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- 人脸检测根据姿态评估，然后利用adaboost方法训练分类器，是一片值得收藏的文章-Face detection based on posture assessment and classification using adaboost training method, is a worthy collection of articles
face_detection_code
- 用gabor 来做特征提取，用神经元网络来分类的人脸检测代码，配有详细的代码解释，适合初学者-use gabor for feature extraction,use neural network as a classifier to detect face in a image
HEC
- 多层次复合分类器：整合人脸整体特征和局部特征而构造的分类器-hierarchical ensemble classifier
dct_bp
- 结合DCT和BP神经网络进行人脸识别。先利用DCT提取特征，然后利用BP神经网络分类，在ORL人脸库上测试效果不错。-The combination of DCT and BP neural network for face recognition. First DCT Feature Extraction, and then use the BP neural network classifier, a good test results on the ORL face database.
dct_pnn
- 结合DCT和概率神经网络进行人脸识别。先利用DCT提取特征，然后利用PNN分类，在ORL人脸库上测试效果不错。-The combination of DCT and probabilistic neural network for face recognition. First DCT Feature Extraction, and then use a PNN classification, good test results on the ORL face database.
pzernike_recognition
- 以BP算法和RRA理论为基础，采用BP_RRA作为人脸识别分类器，结合归一化伪zernike矩，提出一种基于归一化伪zernike矩和BP_RRA神经网络的人脸识别算法。-BP algorithm and the RRA theory, based on the normalized pseudo-zernike moments BP_RRA as face recognition classifier combined to propose a face recognition algorit
face-recognition-based-on-pca
- 基于主成分分析的人脸识别，用主成分分析提前特征，用模版匹配进行分类-face recognition based on PCA
feret
- feret人脸识别数据库,用于人脸分类训练，分为训练集合测试集-feret face recognition for human face classification training, divided into a training set of test set
]ORL+PCA+SVM-11
- 编写了用户界面程序实现ocr人脸数据集的识别，使用了svm分类器(A user interface program is developed to realize the recognition of OCR face data set, and the SVM classifier is used)
httpd
- 人脸识别技术,支持智能比对和鉴定用户真实身份,轻松实现刷脸门禁,考勤,闸机,签到,会员识别,安防监控,相册分类,美颜,人脸支付,登录;(Face recognition technology supports intelligent comparison and identification of user's real identity. It can easily realize the brush face access control, attendance check, gate ma