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人脸识别系统设计—毕业设计
- 本课题的主要内容是图像预处理,它主要从摄像头中获取人脸图像然后进行处理,以便提高定位和识别的准确率.该模块主要包含光线补偿、图像灰度化、高斯平滑、均衡直方图、图像对比度增强，图像预处理模块在整个系统中起着极其关键的作用，图像处理的好坏直接影响着后面的定位和识别工作,内有源代码和全部论文资料-this issue is the major content of image preprocessing, mainly from the camera to obtain images Face the
graytransformVC++
- 灰度变换的实例程序，其中的CDib类可以直接应用于其他的图像处理程序。-gray transform examples procedures, which the CDib categories can be directly applied to other image processing.
face_detection
- 读入图像序列，从图片中定位人脸，按输入要求尺寸抓取人脸，并可通过尺寸归一、灰度归一处理图像，进而实现对图像序列的表情识别
KL变换
- KL变换模式识别作业三 一、编程要求： 编程实现KL变换，并对TM六波段图像进行演算。 KL变换的思想是：从n维特征选取m维特征，删去的n-m维特征不一定就是无用的信息，如何在信息损失最小的情况下选取特征，在理论上就显得更严密些。通常采用正交变换，得到新的经变换的模式， 以保证信息损失最小情况下获得有利于分类的特征。 二、编程思想： 将6副图象依次输入获得灰度值存在一个6*size(size为一副图象的像素数)的二维数组中，计算每个波段的灰度均值，然后计算协方差矩阵，得出特征值
APyramid
- 基于VC++的图像匹配的金字塔算法。输入原始的512*512灰度图像，同时输入模板图像，分别输出图像和模板图像的三层金字塔图像，用来分层匹配；对输入图像利用小波变换分层，并形成三层金字塔，然后对模板图像做同样的处理，然后从顶至下以此对原始图像和模板图像进行匹配，匹配采用简单的对应像素的绝对误差累计来表示。提供测试模式集及其测试结果。-Based on VC++ pyramid algorithm for image matching. Enter the original 512* 512 gr
HOGI
- 融合灰色预测和HOGI特征的红外目标跟踪方法，基于HoG特征的目标提取方法，可以用于灰度图像处理应用中。-Forecasting and HOGI features integrated infrared tracking method, based on the objectives HoG feature extraction method can be used for gray-scale image processing applications.
图像处理代码
- 包含旋转、缩放、加噪声、转灰度图等操作，语言为Python。