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搜索资源 - facial image Matlab
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在本设计中源于将图像看作随机场的实例,同时从信号处理的观点出发，对图像进行统计描述。通过K-L变换降低人脸特征的维数，提取人脸图像的代数特征，并排序。这样，利用代数特征的比较，可从人脸库中识别一幅人脸。-in the design of the images from the airport as with the examples, from the viewpoint of signal processing, right image descr iptive statistics. Thr
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提取人脸表情库中的图像数据,可提取任一种表情、任一个人或任一复本-extract the image data of facial expression database:JAFFE database。it is able to extract any expression, subject and copy of JAFFE database
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本程序通过水平和垂直灰度投影，框选出灰度面部图像中的眼睛区域。-This program is used to locate eye region in gray facial image by means of horizontal and vertical projection.
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在ar人脸库上使用鉴别公共向量方法（discriminant common vector）方法实现人脸图像鉴别分析-In the ar face database using the identification of public-vector method (discriminant common vector) method of achieving facial image discriminant analysis
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有关人脸检测的程序，对于给定的图像进行自动人脸检测，挺好用的。-The face detection procedure for a given facial image auto-detection, quite good use.
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facial farts tracking in a image using matlab.
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We propose an algorithm for facial expression recognition which can classify the given image into one of the seven basic facial expression categories (happiness, sadness, fear, surprise, anger, disgust and neutral). PCA is used for dimensionality red
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High information redundancy and correlation in face images result in efficiencies when such images are used directly for recognition. In this paper, discrete cosine transforms are used to reduce image information redundancy because only a subset of t
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计算机人脸识别技术( Face Reocgnition)就利用计算机分析人脸图像,从中提取出有效的识别信息,用来辨认身份的一门技术。[ 1 ]即对已知人脸进行标准化处理后,通过某种方法和数据库中的人脸样本进行匹配,寻找库中对应人脸及该人脸相关信息。人脸自动识别系统有两个主要技术环节,一是人脸定位,即从输入图像中找到人脸存在的位置,将人脸从背景中分割出来,二是对标准化后的人脸图像进行特征提取和识别。本文中介绍的PCA (特征脸)方法就是一种常用的人脸
特征提取方法。-Computer Fac
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实现人脸特征定位及人脸描述符提取功能。很好很强大。-
To get started, run "demo". This detects faces in the example
image, loading cached detections from files if available,
localizes the facial features and extracts descr iptors for each
face.
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An image-based classification application satisfying all the aims above has been implemented. It
allows for flexible evaluation of SVM classification of facial expressions for arbitrary user-defined
emotion categories and various SVM settings.
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matlab编写的面部图像处理的程序，有界面，能进行平滑，采样，锐化，模糊等多项处理-matlab written facial image processing program, the interface can be smoothed, sample, sharpen, blur number
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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
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利用MATLAB控制摄像头采集图像，并进行脸部定位-Using MATLAB control cameras capture images, and facial positioning
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现代数字图像处理技术提高及应用案例详解(matlab版
3.22 基于KL变换的人脸识别技术-Modern digital image processing technology and application case explanation (matlab version
3.22 facial recognition technology based on KL transform
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本文在Matlab R2012a下面实现了fisherface算法，选用的人脸库是ORL，其中有40 人，每人有10幅不同的人脸图像。本文选取了每人9幅作为训练(1幅作为测 试)，图像大小为112x92。
主程序入口：Main.m
读取样本：CreatDatabase.m
FisherFace核心：FisherFaceCore.m
识别：Recognition.m
训练样本库：TrainDatabase
测试样本库：TestDatabase
不足：识别准确率有待
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动态图像中的面部识别，基于matlab。可以通过特征识别找出ID-Dynamic image of facial recognition, based on matlab. You can find the feature recognition by ID
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人脸检测与跟踪是一个重要而活跃的研究领域，它在视频监控、生物特征识别、视频编码等领域有着广泛的应用前景。该项目的目标是在FPGA板上实现实时系统来检测和跟踪人脸。人脸检测算法包括肤色分割和图像滤波。通过计算被检测区域的质心来确定人脸的位置。该算法的软件版本独立实现，并在matlab的静止图像上进行测试。虽然从MATLAB到Verilog的转换没有预期的那样顺利，实验结果证明了实时系统的准确性和有效性，甚至在不同的光线、面部姿态和肤色的条件下也是如此。所有硬件实现的计算都是以最小的计算量实时完成的
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Matlab表情识别，特征脸[1 ]作为面部表情分类的方法。首先，利用训练图像创建低维人脸空间（pca）。这是通过训练图像集主成分分析（PCA）及图片主成分分析（即具有较大特征值的特征向量）获得的。
结果，所有的测试图像以所选择的主成分表示，计算投影图像与所有投影列车图像的欧几里得距离，选择最小值以找出与试验图像最相似的训练图像。(The feature face [1] is used as a facial expression classification method. Firstly,
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对人脸图像进行磨皮美白、增加滤镜，实现美颜效果。(The facial image is polished and whitened, and the filter is added to achieve the beauty effe)
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