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svm_face_recognition
- 一篇很不错的关于人脸表情识别的论文。论文提出了一种基于人脸局部特征的表情识别方法，先选取人脸重要的局部特征,对得到的局部特征进行主成分分析,然后用支持向量机( SVM)设计局部特征分类器来确定测试表情图像中局部特征,同时设计支持向量机( SVM)表情分类器,确定表情图像的所属类别。-A very good facial expression recognition on paper. This paper proposes a feature based on local expression
PKAW08
- Facial Feature Extraction Using Geometric Feature and ICA
paper1
- 脸部特征定位是人脸分析技术的一个重要组成部分，其目标是在图象或图象序列中的指定区域内搜索人 脸特征(如眼、鼻、嘴、耳等)的位置-This facial feature location based photos of the face of technology is an important part of their goal is to image or image sequence in search of people within the designated area
facial-features
- 运用于人脸识别中的特征提取方法：通过稀疏化特征向量（即使一些不重要的特征值为0），来减少运算量-Used in face recognition feature extraction methods: by sparse feature vector (even if some important features of value 0), to reduce the computation
SRF
- In this paper, I present a novel hybrid face recognition approach based on a convolutional neural architecture, designed to robustly detect highly variable face patterns. With the weights of the trained neural networks there are created kernel window
feature-extraction
- combined pattern search optimization of feature extraction and classification parameters in facial recognition
Face-Feature-Tracking
- 提出一种人脸特征点跟踪方法。首先, 运用ASM 获取人脸的特征点, 然后在选用Lucas Kanade光流算法的基础 上, 将初始帧和当前帧的前一帧有机结合起来, 共同作为当前帧的参考来进行特征点跟踪。实验结果表明该方法对特征 点的跟踪有很好的效果。-Proposed a facial feature point tracking method. First, the use of the ASM obtaining human face feature point,
face-cvpr12
- 野外 人脸特征点定位和姿态估计 matlab 对应的 文章 源码已上传 希望 有兴趣的朋友可以共同 研究 和 探讨 配置到unix环境下-Wild facial feature points positioning and pose estimation matlab corresponding article hope interest friends can work together to study and explore
FinalReportIrisRec
- A biometric system provides automatic identification of an individual based on a unique feature or characteristic posse d by the individual. Iris recognition is a part of the biometric identification methodologies which also include facial, fingerpri
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- 利用主元分析和奇异值分解进行人脸特征提取的方法(并详细阐述其在PQRSQT中的实现过程(包括读取图像文件U计算均值脸U求特征值和特征向量(计算人脸特征参数-实现过程均给出了MATLAB代码-Using principal component analysis and singular value decomposition facial feature extraction method (and detail its in the PQRSQT in the implementation pr
ICA_face_program
- 基于ICA算法实现的人脸特征识别和分离程序及其说明文档-ICA algorithm based on the facial feature recognition and separation program and its documentation
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
Edit68CMU_pack_AAM
- 基于 AAM 的人脸特征定位方法在建立人脸模型过程中，不但考虑 局部特征信息，而且综合考虑到全局形状和纹理信息，通过对人脸形状特征和纹 理特征进行统计分析，建立人脸混合模型，即为最终对应的 AAM 模型。-AAM facial features localization method based on face model in establishing the process, not only consider local feature information, and consi
New-folder
- sir i want the source code and document of facial feature extraction, facial classification and facial expression recognition.
Facial_Feature_Tracking
- 通过建议一个人脸形状先验模型关注该问题，该模型基于受限Boltzmann Machines (RBM)及其变种构建。特别的，我们首先基于深度信任网络构建一个模型以获取接近正视角的表情变化的人脸形状变量。为了解决姿态变化问题，我们将正面人脸形状先验模型整合到一个3路（3-way）RBM模型，其可以获取正面人脸形状和非正面人脸形状间的关系。最后，我们建议一个方法，将人脸先验模型和人脸特征点的图像度量系统性地组合在一起。-we address this problem by proposing a
Face-Detector-Training
- 由一个3D变形人脸模型取自动生成适应的训练样本。由统计视角，tailored训练数据保证了所有的数据变化且由任意的人脸属性丰富训练样本，例如，年龄或体重。更进一步，它可能自动适应到环境约束，例如，来自于监控摄像机的照明或视角约束。我们使用裁剪的（tailor）图象训练一个新的Viola Jones的adaboost 目标检测框架的多核实现。这个新的实现不仅快速的，而且多特征通道的使用成为可能，例如，在训练期间的颜色特征。在我们实验中，我们训练7个依赖视角的人脸检测子并在Face Detectio
FaceFingerAuth-master
- FACE DETECTION 用于人脸检测 特征点提取(FACE DETECTION. Facial feature extraction and representation.)