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搜索资源 - feature based face recognition
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opencv摄像头实时人脸识别，支持各种摄像头,Real-time face recognition opencv camera, supports a variety of camera
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这是一个用vc++实现的基于肤色的人脸识别系统，包括人脸的检测、定位，特征提取、识别。-This is a used vc++ Achieve color-based face recognition systems, including face detection, location, feature extraction, identification.
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基于特征脸和K-L变换的人脸识别系统，人脸识别方面的基本方法-Feature-based face recognition systems and KL transform, the basic method of face recognition
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发表于ECCV上的一篇用于人脸识别的算法，Gabor Feature based Sparse Representation for Face Recognition with Gabor Occlusion Dictionary -At ECCV on an algorithm for face recognition, Gabor Feature based Sparse Representation for Face Recognition with Gabor Occlusion Dic
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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
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基于小波变换和神经网络的人脸识别：本论文围绕人脸识别问题对人脸特征提取及识别技术进行了研究。主要有：对人脸识别的研究工作进行了综述；在KL算法的基础上提出了新的基于KL的特征提取方法，克服了KL算法计算量大，计算时间长的缺点，-Based on Wavelet Transform and Neural Network Face Recognition: In this paper, issues surrounding the face recognition feature extractio
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基于PSO训练SVM的人脸识别
利用支持向量机在学习能力方面表现的良好性能,结合核主元分析特征提取方法,将其应用于人脸识别中,该方法在实验中表现了良好的识别性能,为人脸识别领域提供了一条新的识别途径-PSO-based SVM for face recognition training using support vector machine learning ability in the performance of good performance, combined with KPCA
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This paper identifies a novel feature space to
address the problem of human face recognition from
still images. This based on the PCA space of the
features extracted by a new multiresolution analysis
tool called Fast Discrete Curvelet Transfo
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本文设计基于DCT的人脸识别系统，首先结合当今人脸识别的背景和发展状况讨论了人脸识别的研究内容及在各方面的应用；然后研究了人脸识别进行预处理，讨论了人脸识别预处理的其他方法，分析各种方法的利弊，最后采用DCT（离散余弦变换）实现人脸图像预处理中的降维处理；接下来对人脸图像的特征提取进行了研究，简单叙述了几何特征提取和代数特征提取，同时深入研究了基于DCT和PCA变换的人脸图像特征提取，从而实现是否对人脸识别系统识别率有所提高的研究；对于分类器的选择，本文对两种分类器进行了探讨，即最近邻分类器和B
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人脸识别程序，采用的是knn分类器，基于类内类间距离准则，特征提取。-Face recognition process, using the knn classifier, based on within-class inter-class distance criteria, feature extraction.
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首先进行小波变换，在此基础上进行pca特征提取，在进行lda特征提取，用于人脸识别-First, wavelet transform, in this based on pca feature extraction, feature extraction during lda for face recognition
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基于高波滤波的特征提取技术，从而实现人脸识别和表情识别的目的-Based on high-wave filter feature extraction techniques, in order to achieve the purpose of face recognition and expression recognition
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线性判别分析(LDA)是一种较为普遍的用于特征提取的线性分类方法。但是将LDA直接用于人脸识别
会遇到维数问题和“小样本”问题。人们经过研究，通过多种途径解决了这两个问题并实现了基于I,DA的人脸识
别 文章对几种基于LDA的人脸识别方法做了理论上的比较和实验数据的支持，这些方法包括Eigenfaces、Fish—
erfaceS、DLDA、VDLDA及VDFLDA。实验结果表明VDFLDA是其中最好的一种方法。-Low—dimensional feature representat
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主成成份分析( PCA) 方法是人脸识别技术中常用的一种一维特征抽取方法。传统PCA 方法用于人脸识别常常面临图像维数高,直接计算量的问题。为了解决这2 个问题,人们对PCA 进行了改进,提出并实现了多种基于PCA 的人脸识别。对3 种基于PCA 的人脸识别方法做了理论上的研究和实验上的性能比较。实验结果表明PCA + 2DPCA 是其中综合效果最好的一种方法。-Principal component analysis into (PCA) is a commonly used face rec
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基于matlab的人脸识别分析，参考文献为：
[1] X.Tan and B.Triggs. Enhanced Local Texture Feature Sets for Face Recognition under Difficult Lighting Conditions, In Proceedings of the 2007 IEEE International Workshop on Analysis and Modeling of Faces and
Gestures -Ma
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基于特征脸的人脸识别，利用PCA进行人脸识别，能很好的实现-Feature-based face recognition using PCA for face recognition, can achieve good
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基于特征的人脸识别的matlab源代码程序，该代码对应的论文已在国际顶级视觉会议中发表-Feature-based face recognition matlab source code program, the code corresponding papers have been published in top international vision meeting
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高独特性特征的选择以及合适匹配策略的选用是人脸识别技术的关键。讨论了基于仿射不变的几何特
征SIFT算子进行人脸识别的方法。SIFT算子的计算复杂度较高，并且不同的人脸表情和图像模糊会加大特征匹
配的难度。为克服上述缺点，提出了一种新的算法，将选择6个人脸上感兴趣子区域进行描述，并根据各自的独特
性赋予不同的权值，最后在匹配过程中使用相似度的平方来减小偏差数据造成的影响。实验结果表明，该方法能
有效减轻表情变化对于身份识别率急剧下降的影响，并可显著减少计算复杂度和特征匹配时间。-
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研究内容包括四个方面：分别是人脸检测，图像的预处理，特征提取和人脸识别。能在不同光照，不同表情，不同姿态的情况下获得准确的识别。-The study includes four aspects: face detection, image preprocessing, feature extraction and face recognition. The accurate identification can be obtained in the case of different light
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特征脸的人脸识别系统
这个包实现了一个著名的基于PCA的人脸识别。(Feature based face recognition system
This package implements a well-known PCA based face recognition.)
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