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2008_bmvc_FaceDetector, 实进人脸检测算法，对AdaBoost算法进行了改进，相比之下，比OPENCV中自带的基于HAAR特征的人脸检测算法更稳定。-2008_bmvc_FaceDetector, really into the face detection algorithm, the AdaBoost algorithm has been improved, compared to the native than OPENCV HAAR feature based fa
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基于ADABOOST算法的人脸检测matlab程序-the face detection matlab program based on ADABOOST algorithm
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基于adaboost的人脸检测算法,包括训练，修改了数据读取结构，降低了内存需求-Based on adaboost face detection algorithms, including training, to modify the data read structure, reducing the memory requirements
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人脸识别，基于MATLAB的一个人脸识别训练样本-recognition of face
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本程序在MATLAB中调用了OpenCV的AdaBoost检测器实现了人脸检测，还可用来学习MATLAB中调用C/C++代码的方法，研究人脸识别和希望熟悉MATLAB的同志们不妨试一试。-This procedure is called in MATLAB, OpenCV the AdaBoost detector implemented face detection, can also be used to learn MATLAB to call C/C++ code used to stu
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基于ADABOOST的人脸检测程序，有分类器训练和测试-face detection based on adaboost
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1.GeometricContext文件是完成图片中几何方向目标分类。
参考文献《Automatic Photo Pop-up》Hoiem 2005
2 GrabCut文件是完成图像中目标交互式分割
参考文献《“GrabCut” — Interactive Foreground Extraction using Iterated Graph Cuts》
C. Rother 2004
3 HOG文件是自己编写的根据HOG特征检测行人的matlab代码
4 虹膜识别程序
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Face Detection using AdaBoost
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Face Detection using adaboost algorithm-Face Detection using adaboost algorithm.....................
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基于adaboost算法的人脸检测，voila等人开发的源码，很经典，对初学者有一定的参考价值。-Adaboost algorithm based on the face detection, voila development the source code and it is classic, for beginners is of some reference value.
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pca+svm 与pca +adaboost 人脸检测，里面包含有程序的详细说明-pca+svm, pca+adaboost people face detection, which contains a detailed descr iption of the program
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Viola Jones 的目标检测程序，虽然人脸检测已经发展了近十年，但是还有不少学者研究人脸检测。此程序是通过邮件从KTH皇家技术学院的Vahid Kazemi要到的。特意共享出来。-Viola Jones Object Detector ，which can finish adaboost face detection
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fdtool toolbox for face recognition/detection uses MBLBP/Haar features with Adaboost classifier
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代码实现的采用AdaBoost算法进行人脸检测，采用笔记本摄像头读入程序-Code using AdaBoost face detection algorithm, using notebook camera reading program
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DeepLearnToolbox_CNN_lzbV2.0
深度学习,卷积神经网络,Matlab工具箱
参考文献:
[1] Notes on Convolutional Neural Networks. Jake Bouvrie. 2006
[2] Gradient-Based Learning Applied to Document Recognition. Yann LeCun. 1998
[3] https://github.com/rasmusberg
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