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amin-facedetection
- 人脸检测系统，用YCbCr色彩空间，进行了光照补偿，最后用眼睛和嘴巴的轮廓对候选区域进行精确定位。-face detection system using YCbCr color space, the light compensation. Finally, the eyes and mouth of the candidate profile regional accurate positioning.
FaceRecog_src100902
- 基于OpenCV的人脸识别演示程序。目前实现了Gabor+Fisherface算法，还有几何和光照归一化。 -->请到 http://code.google.com/p/facerecog/ 下载最新版本。<-- 功能：对摄像头拍摄的或用户指定的图像，检测其中人脸，然后在已存储的人脸库中找到最匹配的人脸并显示。 在VS 2008 SP1上编写，使用了OpenCV 2.0和MFC，通过消息处理函数与用户进行交互，利用多线程来实时显示图像。 数据处理分为了C
FaceDetection_Based_on_a_New_Nonlinear_Color_Space
- 提出一种新的非线性变换的彩色空间 ″″, 利用次高斯概率分布函数拟合皮肤色度信息, 得到候选区 YC C r b 域。为了排除候选区域中的非人脸, 首先根据均值和方差信息分割出候选区域中的纹理特征信息, 再通过多尺度 ) ( 信息定位眼睛, 然后根据人脸特征的几 形态边缘检测算子检测候选区域的边缘, 利用 边缘方向 PCA PCAED ( ) 何形状信息定位其他特征 鼻、嘴 , 通过这些几何特征信息对肤色分割得到的候选区域进行验证, 最终得到正确 的人
Untitled13
- 皮肤检测的最终目标是构建一个决策规则，并以此将图像中的像素划分为肤色和非肤色两类，一般通过引入一个衡量像素点颜色与“标准肤色”的距离而实现的，该距离是由相应肤色建模的方法决定的。人脸检测MATLAB源代码关于彩色图像光照补偿-The ultimate goal of skin detection is to build a decision-making rules, and use of the image pixels into skin and non-Fuse types, usuall
renlianjiance
- 已有的眼睛状态识别方法不仅计算量大，而且易受环境因素(如光照条件)的影响。为此本文提出了一种新的眼睛状态识别方法:首先对实时拍摄的图像利用运动信息和肤色特征进行人脸检测 然后在检测到的上半部人 脸区域采用Adaboost算法只检测驾驶员正常状态下睁开的眼睛，把检测 的眼睛与眉毛分割出来制成正常睁开眼睛模板 最后把眼睛模板与未检测 到眼睛的上半部人脸区域进行匹配，当该区域的最大相似度值小于某闽值 时认为眼睛是闭合状态，否则认为眼睛是睁开状态。并根据眼睛状态计算 眼睛平均闭合时间
53607890facedetection
- 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-
FER_sourcecode
- 人脸检测的程序，克服车内的复杂光照环境，用于安全驾驶-Face detection process, to overcome the car' s complex lighting environment, for safe driving
Wikipedia
- 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。本书对人脸检测的基本问题、研究思路和方法、经典的算法和技术全方位地做了深入系统的介绍，着重介绍了作者在利用活动轮廓模型方法
MCT
- 统计变换（MCT）算法实现人脸检测，排除了光照的影响-Statistics transform (MCT) algorithm for face detection, and excludes the impact of light
Complex-environments-face-detection
- 提出了一种针对复杂环境下的过人脸检测方法，首先在CbCgCr空间利用直接最小二乘法构建了对光照和复杂背景鲁棒性更好肤色聚类模型，实现了准确的肤色检测；然后针对人脸中姿态和表情变化，提出了基于Adaboost的多姿态人脸检测，精确的实现了人脸检测定位。-Extraordinary face detection method for complex environments, the first space CbCgCr direct least squares meth
AdaBoost_skin
- 使用双侧过滤器进行视频中人脸检测,降低了在复杂光照环境下的人脸误检率。-Using double-filter for face detection，giving a good mathod to overcome complex lighting circumstance.
aa
- 人脸检测过程的一些算法，肤色建模，肤色提取，光照补偿-Process of face detection algorithms, color modeling, color extraction, light compensation
PCA-based-face-recognition
- 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
zhengxiangrenliandingwei
- 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
skindect
- 在彩色空间中，皮肤颜色的分布较为集中，与其他景物颜色间有较好的可区分性，可以用模型描述或对样本进行学习的方法加以判别。图像中皮肤颜色的差异主要由光照引起，在检测中只考虑色度信息，就可以减少光照的影响，使肤色的分布更趋集中。通过检测皮肤区域，可以缩小人脸的搜索范围，提高检测速度。HSV空间是RGB空间的非线性变换，它将原本相关性很强的R、G、B值转换为相关性较弱的H、S、V值，H和S分量与人感受色彩的方式相一致。HSV颜色空间可以用一个圆锥空间模型来描述.-In the color space,
FaceRecognition_CNN(olivettifaces)
- 智能图像/视频处理中，复杂背景环境（比如室外环境、机场、车站等）下，人脸识别的第一步是人脸的检测。它的精确度直接影响到后期识别的结果。不过，领域内的科学家们基本上很难有足够的精力和时间开发优化的C++代码，使其用于商业用途，而一般都是只在Matlab中进行模拟。 本文的目的是提供一个我开发的SSE优化的，C++库，用于人脸检测，你可以马上把它用于你的视频监控系统中。文章中的分类器的训练数据来自与我的 webcam图像，它们被采集于不同时间，不同光照，不同背景环境下，它几乎可以实时地检测