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face-detection-based-on--YUV
- ：根据肤色色度的分配比例，提出了一种改进YCbCr 的Bayesian 肤色检测方法，在肤色背景下，利用肤色和唇色在YUV 空 间分布特点，变换YUV 空间的坐标轴，增大唇色和肤色V 分量上的差异。提取了唇色的质心和旋转方向，根据人脸几何特征的先 验知识建立人脸定位模型。实验表明在改进的颜色空间内，肤色投影到CrCg 平面内得到更好的聚类效果。唇色定位人脸算法简 单，速度快，更具实效性，对旋转的人脸同样有效。-the files for the face recognization
TestDatabase
- 人脸识别的一个常见算法，特征脸的提取，基于主成分分析的人脸识别，-A common face recognition algorithm, feature extraction of the face, based on principal component analysis for face recognition
PCA
- 在这篇文章中，我们主要阐述了基于PCA和LDA的人脸识别技术。这个技术包含两个步骤：首先，我们通过PCA将人脸图片从原始向量空间中提取到子向量空间——特征脸空间；然后，再通过LDA获得一个线性分类器。-In this article, we mainly elaborated based on PCA and LDA face recognition technology. This technique consists of two steps: First, we will face ima
Face-recognition-
- 人脸的研究是跨越人文科学与自然科学的新兴交叉研究领域，在最近几年得到了模式识别领域众多学者的重视，也取得了良好的研究成果。针对人脸这种生物特征的识别，在其过程中最为重要的一个环节是特征的提取，更好的提取出人脸的特征，将会使得识别更有有效和准确，提高分类的同时，也是的识别率有良好的提高。-Face recognition research is a new cross field across the humanities and natural science, had many scholar
xiaobotiqurenliangtuxiantezhen
- 基于matlab小波分析人脸识别的特征提取-Extraction based on wavelet analysis matlab face recognition feature
PCA-based-facial-recognition
- 基于PCA特征提取和距离哈希K近邻分布的人脸表情识别-PCA-based feature extraction and distribution of K-nearest neighbor distance hash Facial Expression Recognition
25292626
- 为了实现复杂环境下的人脸特征有效表达，提出一种改进的梯度方向直方图（ＨＯＧ）人脸识别方法．首先以人脸图像网格作为采样窗口并在其上提取 ＨＯＧ特征；然后将所有网格 ＨＯＧ特征向量进行组合，实现整个人脸特 征表达；最后采用最近邻分类器进行识别．另外，比较了该方法与Ｇａｂｏｒ小波和局部二值模式（ＬＢＰ）２种著名的人脸 局部特征表示方法的优劣．实验结果表明，在调优的 ＨＯＧ参数下，在具有光照和时间环境等复杂变化的ＦＥＲＥＴ人 脸库中，较少维数的 ＨＯＧ特征比ＬＢＰ特征有更好的表现，而且 ＨＯ
detection
- 复杂背景下人脸的定位和特征提取,知网上的博士论文，做人脸识别参考不错-face detection
AdaBoostFace
- 基于adaboost的正面人脸检测 通过对haar特征的提取来进行训练与识别-face detection by adaboost
PCA_ORL
- 人脸识别技术作为生物体特征识别技术的重要组成部分，在近些年来已经发展成为计算机视觉和模式识别领域的研究热点。本实验是基于K-L变换的主成分分析法（PCA）在人脸识别中的应用，在ORL人脸库的基础上通过Matlab实现了快速PCA算法的验证仿真，并对样本图像进行了重构。本实验在ORL人脸库的基础上，选用每人前5张图片，共计40人200幅样本图像，通过快速PCA算法将10304维的样本特征向量降至20维，并实现了基于主分量的人脸重建，验证了PCA算法在高维数据降维处理与特征提取方面的有效性。-Fac
DLA
- DLA个人实现的代码，用于人脸识别等判别特征提取，参考文献：Discriminative locality alignment-Discriminative locality alignment
uu580
- 人脸识别中的光照处理方法，是学习PCA特征提取的很好的学习资料，可以提取一幅图中想要的目标。- Face Recognition light treatment method, Is a good learning materials to learn PCA feature extraction, Target can be extracted in a picture you want.
FaceFingerAuth-master
- FACE DETECTION 用于人脸检测 特征点提取(FACE DETECTION. Facial feature extraction and representation.)
Two-dimensional PCA
- 关于2DPCA特征提取和人脸识别的一篇经典paper(a paper named 'Two-dimensional PCA a new approach to appearance-based face representation and recognition')