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搜索资源 - face detection and rotation
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face detection
Face detection can be regarded as a more general case of face localization In face localization, the task is to find the locations and sizes of a known number of faces (usually one). In face detection, one does not have this addition
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Head Rotation Estimation Algorithm for Hand-Free Computer Interaction by Rafał Kozik-In the article robust method of hands-free interaction with computer is proposed and tested. There are showed the results of algorithms based on optical flow and
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This a software utility. It provides auto attendance management system using face detection technique. Now a day’s many utilities provide face detection system but not intelligent. Our project is more intelligent, cost less and very easy to configure
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提出了一种基于肤色的精确人脸定位算法,详细叙述了在图片的颜色调整与肤色检测,肤色区域的平滑、
分割与填充,候选眼睛的选取及配对中遇到的具体问题并提出了解决方案. 本算法能较为准确地定位彩色图像
中的正面、小角度偏侧和旋转的人脸,还能检测出一幅图中的多个人脸.-Presents a human face based on skin color precision positioning algorithm, described in detail in the image color ad
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人脸检测的研究具有重要的学术价值，人脸是一类具有相当复杂的细节变化的自然结构目标，对此类目标的挑战性在于：人脸由于外貌、表情、肤色等不同，具有模式的可变性；一般意义下的人脸上，可能存在眼镜、胡须等附属物；作为三维物体的人脸影像不可避免地受由光照产生的阴影的影响。因此，如果能够找到解决这些问题的方法，成功地构造出人脸检测系统，将为解决其他类似的复杂模式的检测问题提供重要的启示。-Face detection can be regarded as a specific case of object-
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set of action on image , rotation, edge detection,de-noise by DCT,and face recognition by PCA
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本文考虑带旋转的人脸检测方法, 提出了一种基于颜色空间以及模板匹配的快速人脸定位方法。首先从常用的颜色空间中选
择出对光照因素稳健的肤色子空间, 然后基于该子空间进行肤色检测方法得到人脸大致区域, 最后采用模板匹配的方法确定人脸区域。
实验结果表明, 该方法速度快, 对于带角度旋转的人脸定位有很好的效果。-In this paper, we consider the face detection method with rotating a template matching fast
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1. 人脸检测的高正确率，误检，漏检很少，支持多脸（max=32）。 平面旋转高达 60 度，并带鼻，嘴定位，及眼镜判断等功能。 2. 支持双目(双摄像头)/多目的 3D 维度识别,增加了人脸的特征集,再次提高识别精度,并有效防止照片通过。 3. 人脸识别的高精度，向用户推荐的识别阀值不仅能适应光线环境的变化，具备满足实际应用的识别正确率。带 眼镜或头发挡住眉毛都行。（但黑粗边眼镜的识别率相对低些，即在较好的识别环境下，黑粗边眼镜仍是 OK 的，只要看得清眼球，就对识别率没有任何影响） 4. 在
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