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程序结构
整个工程可以分为3个部分：算法、功能和应用。
算法部分
算法部分目前分为4个模块：人脸对齐、光照归一化、特征提取和选择、子空间降维，每个模块是一个项目，每个项目生成一个dll供功能部分显式调用。
功能部分
功能部分只有一个项目FaceMngr，该部分依赖于算法部分，实现人脸注册、训练、识别、导入/导出等具体功能。该项目生成一个dll供应用部分隐式调用。
应用部分
人脸识别Demo.
另外，工程中
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this document shows how to normalize illumination and reducing the negative effects of illumination on face recognition.
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毕设时写的程序，主要是人脸识别中的光照处理方法，包括直方图均衡，对数变换，SQI，MQI，SI等。本程序基于opencv实现。-This program demonstrates some illumination normalization methods used in face recognition.Histogram equaliztion,Logarithm transform,SQI,MQI are included.This program is based on opencv.
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MLP-OpenCV. Skin Detection Under Changing illumination using Neural
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this adaboost based real time face detection and tracking system
i used a adaboost and camshift algorithm with opencv and vc++
The detεction efficiency of the method is not good for environment of dynanlic illumination. We propose a combined meth
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在opencv里实现局部二值算子，它是一种纹理描述算子，度量和提取图像局部的纹理信息，对光照具有不变性-Achieve local binary operator in opencv where it is a texture descr iption operator, local measure and extract image texture information, illumination invariance
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Retinex理论的基础理论是物体的颜色是由物体对长波（红色）、中波（绿色）、短波（蓝色）光线的反射能力来决定的，而不是由反射光强度的绝对值来决定的，物体的色彩不受光照非均匀性的影响，具有一致性，即retinex是以色感一致性（颜色恒常性）为基础的。不同于传统的线性、非线性的只能增强图像某一类特征的方法，Retinex可以在动态范围压缩、边缘增强和颜色恒常三个方面打到平衡，因此可以对各种不同类型的图像进行自适应的增强。-The basic theory of Retinex theory is
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论文源代码 ：[2013TIFS] Exposing digital image forgeries by illumination color classification-Some notes on
A) Compilation
B) Execution of the code
C) Parameters
D) General remarks on our work in color constancy and image forensics
E) Referencing
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目标检测首先利用统计的方法得到背景模型，并实时地对背景模型进行更新以适应光线变化和场景本身的变化，用形态学方法和检测连通域面积进行后处理，消除噪声和背景扰动带来的影响，在HSV色度空间下检测阴影，得到准确的运动目标。(object detectWe use statistical methods to obtain the background model, and real-time of the background model is updated to adapt to illumina
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